平移运动多边形机器人的最短路径

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。

本视频提供完整的 Matlab 源代码，可用于规划机器人栅格地图上的最短路径。代码已通过测试，可确保小白用户也能轻松使用。视频中介绍了详细的运行步骤，并提供了咨询服务，方便用户寻求支持。

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。

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这个应用程序专注于多边形计算。它的操作包括读取三个不同格式的.txt文件，这些文件记录了四个已知点的坐标、定点和多边形点之间的方向和边缘测量。完成计算后，您可以导出结果为.txt或.xlsx格式的报告，并在多边形画布上进行缩放。

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。

这种算法在速度和内存使用方面优于其他算法，尤其是在处理大型数据集时表现突出。函数 [成本] = mdijkstra(A,C) 可以根据输入的方阵 A（邻接或成本矩阵）计算出成本矩阵。当 C=1 时，A 是邻接矩阵，其中元素 (i,j)=1 表示顶点 v 和 j 相连，其他为 0；当 C=2 时，A 是成本矩阵，其中元素 (i,j) 表示顶点 i 和 j 之间的成本百分比。开发者为 Bharat Patel，发布日期为 03/28/2009。

DUALMESH 是一款工具箱，可基于三角剖分创建“双”网格。它支持各种三角剖分类型，并采用广义双网格范式，可生成高质量的双单元。双网格广泛应用于有限体积和有限元方法。