基于Matlab的动态避障仿真

最新推荐文章于 2025-05-17 14:31:09 发布

matlab科研助手

最新推荐文章于 2025-05-17 14:31:09 发布

阅读量1.1k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：路径规划文章标签： matlab 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/131518849

路径规划专栏收录该内容

434 篇文章

订阅专栏

文章介绍了动态障碍仿真的重要性，特别是在军事和机器人领域的应用。通过Matlab进行场景建模、障碍物生成、运动模型定义等步骤来评估和优化路径规划算法。文中还展示了部分Matlab代码示例，用于散点分布的聚类和拟合，以及相关算法在避障和路径规划中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

进入21世纪,高技术的迅猛发展推动了武器装备的发展和作战方式的演变,信息化战争将成为未来战争的基本形态。纵观整个战争形态的变迁二维地图、沙盘作业已远不能满足当前世界主流的海陆空天电、信息战、电子战的体系化作战的演示、仿真需求。与此同时,计算机技术发展所引发的信息革命也在深刻地影响着人类社会的各个领域,军事领域也不例外。在可预见的未来数字化、信息化、体系化战争将成为战争的主要形态。结合现在高科技武器装备高昂的造价和漫长的生产周期,对潜在作战场景进行预演,尽可能的降低费效比、增大毁伤效能就变得更加重要。

动态障碍仿真是指通过模拟和模型化动态场景中的障碍物行为、交互和影响，以评估、测试和优化机器人系统或路径规划算法的性能。以下是一个简单的框架：

场景建模：创建仿真环境，包括机器人和障碍物在模拟场景中的几何形状、运动特性和物理属性等。这在仿真软件中进行，如ROS（Robot Operating System）、Gazebo、V-REP 等。

障碍物生成：生成具有动态特性的障碍物，例如行人、车辆或其他机器人。可考虑障碍物的不同运动行为和路线选择策略，以增加仿真场景的真实感。

运动模型：为障碍物和机器人定义运动模型，如线性运动、非线性运动、加速度、转向能力等。这些模型可根据应用需求和具体问题进行选择和参数调整。

仿真参数设置：确定仿真的时间步长、仿真时长和采样频率等参数，并将其设置为适当的值，以适合所需仿真精度和实时性要求。

仿真运行：在设定的仿真环境中运行动态障碍仿真，并记录或观察机器人与障碍物交互、避碰策略和路径规划效果。

数据分析：根据仿真结果进行数据分析，评估路径规划算法在动态障碍场景中的性能、效率和安全性。这可以包括路径长度、时间开销、碰撞风险等指标的分析。

⛄ 部分代码

clc;close all;clear;mu=[30 90;33 81;35 72;38 63;41 54;44 46];s = rng(5,'v5normal');%每次生成的随机数都是依次固定的，5次正态分布%mu=[30 33 35 38 41 44;90 81 72 63 54 46];%mu = round((rand(6,2)-0.5)*19)+1;%生成3行2列随机数sigma = round(rand(6,2)*20)/10+1;X = [mvnrnd(mu(1,:),sigma(1,:),100); ...%生成正太分布的点，中心为mu，方差为sigma，200个点     mvnrnd(mu(2,:),sigma(2,:),100); ...     mvnrnd(mu(3,:),sigma(3,:),100); ...     mvnrnd(mu(4,:),sigma(4,:),100); ...     mvnrnd(mu(5,:),sigma(5,:),100); ...     mvnrnd(mu(6,:),sigma(6,:),100)];% 作图figure();scatter(X(:,1),X(:,2),10,'ro');title('研究样本散点分布图');[cidx6,cmeans6,sumd6,D6] = kmeans(X,6,'dist','sqEuclidean');%cidx3,N*1的向量，存储的是每个点的聚类标号,cmeansK*N的矩阵，存储的是K个聚类质心位置,sumd31*K的和向量，存储的是类间所有点与该类质心点距离之和%figure();%[silh3,h3] = silhouette(X,cidx3,'sqeuclidean');figure();% ptsymb = {'bo','ro','go',',mo','c+'};% MarkFace = {[0 0 1],[.8 0 0],[0 .5 0]};hold onfor i =1:6    clust = find(cidx6 == i);    plot(X(clust,1),X(clust,2),'bo','MarkerSize',3,'MarkerFace','r','MarkerEdgeColor','black');%画出第i组的所有的点，尺寸，填充，边    plot(cmeans6(i,1),cmeans6(i,2),'bo','MarkerSize',10,'MarkerFace','r');     xlabel(sprintf('单位：dm'));     ylabel(sprintf('单位：dm'));endt=cmeans6(:,1);R=cmeans6(:,2);p=polyfit(t,R,1);%最小二乘法拟合，其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, 1为拟合多项式的次数, 结果返回m1次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中y1=polyval(p,t);%返回n次多项式p在x处的值hold offfigure();plot(t,R,'r*',t,y1,'g');legend('样本','拟合曲线'); xlabel(sprintf('多项式:%s',poly2str(p,'x')));  xlabel(sprintf('单位：dm'));ylabel(sprintf('单位：dm'));title('最小二乘法的多项式拟合');vo_1=(cmeans6(6,1)-cmeans6(1,1))/5;vo_2=vo_1*p(1);    disp(vo_1);    disp(vo_2);