机器人路径优化

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。

这个存储库包含了Mahyar Fazlyab等人撰写的论文《时变凸优化的预测-校正内点方法》的MATLAB代码实现。下载后，使用MATLAB打开文件夹（版本1.1、2.0、3.0），运行main()函数即可查看输出图形。介绍了一种内点优化方法，特别适用于随时间变化的目标函数和约束条件，称为“预测校正”。以机器人导航为例，使用该方法优化球形机器人在包含已知障碍物的工作空间中的路径规划。实现包括：v1.1-2D工作区，具有固定目标；v2.0-2D工作区，具有时变目标；v3.0-3D工作区，具有随时间变化目标。通过结合二阶动力学知识和改进的牛顿方法，的方法可以校正轨迹并收敛到最优解。

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。

该项目探讨了利用机器视觉技术实现农业机器人导航路径识别的可能性。通过分析农业环境中的图像信息，提取道路边界、障碍物等特征，为机器人规划安全高效的导航路径提供依据。

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。

任意多边形障碍物集的可见性图可以在O(n2logn)时间内构造，其中n为边的总数。平移运动多边形机器人的最短路径可以通过构造可见性图和应用Dijkstra算法来求解。根据引理13.13和定理13.12，禁止空间的可见性图可以在O(n2logn)时间内构造。

在机器人技术中，路径规划是关键问题之一，寻找机器人从起始位置到目标位置的最有效、最安全或最优路径。本项目集中于使用MATLAB进行机器人最优路径规划的仿真，涉及数学优化、控制理论、机器学习及计算机图形学等多学科领域。MATLAB提供强大的数值计算和数据可视化工具，使得复杂模型和仿真变得更加容易。通过环境建模、路径搜索、优化、轨迹生成及实时更新与避障等步骤，实现路径规划的全过程。

matlab环境下进行机器人圆弧插补的仿真，代码详细，便于理解与应用。

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。