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。

这组MATLAB函数用于确定封闭多边形区域内两点之间的最短路径。即使在存在障碍物的情况下，选择的路径也将自动避开并沿着（膨胀的）障碍物边缘行走，确保路线优化。与传统路径规划不同，这些函数不需要离散地图或将地图划分成瓦片来标记可步行或不可步行区域，因而大大简化了操作。

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。

此资源可免费下载，包含详细的Matlab源码及运行效果展示。

CSDN佛怒唐莲分享的视频提供完整可运行的代码，特别适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m及相关调用函数，操作简便。适用Matlab 2019b版本，若运行出错，按提示修改或与作者联系。操作步骤包括将文件放入当前Matlab文件夹、打开main.m并运行以获取结果。如需更多仿真方面的服务，请联系作者获取详细信息或扫描视频中的QQ名片。作者还提供完整代码、期刊文献复现、Matlab程序定制及科研合作服务。

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。