移动机器人导航MATLAB示例代码

QlearningProject 基于 MatLab 的仿真程序，采用 Q 学习算法，帮助移动机器人实现避障和非周期性路径规划。项目包含 Python 代码，用于实现避障算法和移动机器人控制。

MATLAB模糊逻辑控制器代码，用于课程作业，控制室内环境中具有避障功能的移动机器人。详细描述了模糊逻辑控制器(FLC)的设计和仿真过程，通过九个超声波传感器的输入，生成适用于两个轮子电机的电压值。FLC采用MATLAB模糊逻辑工具箱设计，并在V-REP仿真平台中进行验证。

此模拟演示了比特Bot 机器人如何在竞技场中沿着地面上的线条移动。此模型包含考虑车轮与地面接触和不考虑接触两种情况。此外，还提供了用于配置组件和要遵循的线条的脚本和竞技场以及线条的 3D 模型。

MatLAB代码被用于处理移动平面机器人上仰视摄像机捕获的视频，以估计机器人在环境中不同气球（地标）的姿态和位置。当前实现基于SURF特征的相似性变换来计算视觉里程计，尽管存在累积误差和不同亮度条件下的挑战。HSV颜色空间被用于帮助准确找到地标的位置。

本项目提供了基于Matlab算法和VRep仿真环境的移动机器人仿真工具源码，适合毕业设计和课程设计作业使用。所有源码均经过严格测试，保证可以直接运行。如果您有任何使用上的问题，请随时联系我们，我们将第一时间进行解答。

设置项目文件夹路径，加载Project_Workspace.mat文件，运行Mobile_Robot_Simulation.m。在Simulink中打开Main_Simulation.mdl，自定义仿真时间、输入及模糊逻辑规则。运行Main_Simulation.mdl后，执行Simulation_Plots.m以完成基于超前滞后补偿、PID和模糊逻辑的移动机器人平台控制系统设计和仿真。为了定制此代码，可以调整直流电机常数、超前滞后补偿零点、PID控制器增益以及模糊逻辑控制器规则。

这个开源工具包包含了用于毕业设计和课程设计的移动机器人多体系统的模型建立与控制算法。所有的算法源码都经过了严格测试，保证可以直接运行。如果您有任何使用问题，欢迎随时联系我们，我们将第一时间为您解答。

点击链接观看如何利用该工具箱进行操作： https://www.mathworks.com/videos/series/student-competition-mobile-robotics-training.html 。使用模拟地图生成器应用导入格式化的地图、草图或课程场地图片，生成适用于线路跟随和障碍物检测应用的虚拟地图。结合移动机器人培训库中的模块（如编码器、线传感器和超声波传感器仿真），模拟闭环移动机器人系统。该库包含一个机器人仿真器，可视化差分驱动机器人的运动学。

这个程序展示了一个模拟的双轮机器人平台的避障和导航。我使用了差动转向模型来模拟传动系统，这是对机器人驱动非常实用的模型。这种驱动系统能够直线行驶、跟踪圆弧并实现原地转弯。模拟机器人在一个以.png文件表示的环境中操作，其中黑色表示墙壁，白色表示平坦清晰的地形。测试包括一个自然障碍训练场和一个办公室环境，带有方形墙壁和角落。机器人能够在环境中自主导航，并覆盖大部分区域而不碰撞墙壁。算法包括：1.直行，除非传感器被阻挡；2.避开被阻挡的传感器；3.如果两侧传感器均被阻挡，转向最远处；4.转动直到两侧传感器均未被阻挡；5.继续直行（随机弧线）。请访问该网站获取更多有关演示、机器人技术及计算机视觉项目的视频信息：[http://www.shawnlankton.com/2006/02/robot-simula