路径规划：基于 Matlab 阴阳算法的机器人最短路径规划

CSDN佛怒唐莲上传的视频中包含完整可运行的Matlab代码，适合初学者使用。代码主函数为main.m，其余函数在其他m文件中。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据指引进行修改。详细操作步骤包括将所有文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可得到结果。若需更多仿真服务或定制Matlab程序，请私信博主或扫描视频中的QQ名片。

提供MATLAB代码，帮助理解多元宇宙算法在栅格地图机器人最短路径规划中的应用。

在机器人路径规划中，我们致力于寻找既避开障碍物，又能实现最短路径的最佳方案。 最优路径：这条路径不仅完全避开所有障碍物，而且路径长度也是所有可行路径中最短的，代表着全局最优解。 较优路径：这类路径同样可以避开所有障碍物，但路径长度并非最短，可以看作是局部最优解。 为了寻找最佳路径，我们会运用以下策略： 选择： 从众多路径方案中筛选出那些相对较优的路径。 交叉： 将不同的路径方案进行组合和交叉，以维持路径方案的多样性，并引导路径方案朝着全局最优解的方向进化。

此资源可免费下载，包含详细的Matlab源码及运行效果展示。

点机器人最短路径探讨 对于平面内移动的点机器人，如何规划出一条欧氏短路径？ 路径优劣的评判标准 路径的长短直接影响机器人的效率。短路径意味着更短的移动时间，更高的工作效率。当然，某些情况下还需要考虑其他因素，例如转向次数。 问题简化 本章重点关注如何规划欧氏短路径，暂不考虑转向次数等其他因素。 环境设定 假设点机器人在一个包含多个互不相交简单多边形的平面上移动。这些多边形视为障碍物，机器人允许与之相切。 目标 给定起点和终点，目标是找到一条连接两点的短路径，且该路径不与任何障碍物内部相交。 关键思路 将连续的工作空间替换为离散的路线图。路线图可以是平面图，其中节点对应自由配置空间中梯形的中心或相邻梯形之间的连接点。

该项目是机器人课程的一项设计任务，利用A星（A*）算法在方格地图和谷歌地图上搜索最优路径。使用MATLAB开发，用户可在地图上设定起点和终点，系统将找出最短路径。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有相应的完整代码，均可运行，已验证可行，适合初学者； 1、代码压缩包主要包含主函数：main.m；调用其他函数：其它m文件；无需预先生成运行结果图； 2、代码适用版本为Matlab 2019b；如有运行问题，请根据错误信息调整；若需要帮助，请联系博主； 3、运行步骤详解步骤一：将所有文件放置于Matlab当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等待程序完成运行并获取结果； 4、如需仿真咨询及其他服务，请私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1提供完整博客或资源代码4.2重现期刊或参考文献4.3定制Matlab程序4.4科研合作

CSDN佛怒唐莲上传的视频均提供完整可运行的代码，适合初学者使用。主要文件包括：主函数main.m和相关调用函数。运行环境要求Matlab 2019b版本。若运行出现问题，请根据提示进行调整，或私信博主获取帮助。操作步骤简单明了：步骤一，将所有文件放置于Matlab当前工作路径；步骤二，双击打开main.m文件；步骤三，点击运行按钮，等待程序完成计算并输出结果。如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片。

CSDN佛怒唐莲上传的视频，附有完整可运行的代码，适合初学者使用。主要包含主函数main.m和多个调用函数的m文件，运行结果图像直观清晰。适用于Matlab 2019b版本，如有错误可根据提示修改或联系博主解决。操作简单，仅需将所有文件放入Matlab当前文件夹，打开main.m文件运行即可得到运行结果。如需更多服务和咨询，可私信博主或扫描视频QQ名片获取详细信息。