机器人最短路径

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。

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。

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。

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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。

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。

该视频介绍了基于Matlab的鹈鹕算法应用于栅格地图中的机器人最短路径规划。视频中的完整代码可运行，亲测有效，适合初学者使用。 1、代码压缩包包含的主要文件：- 主函数：main.m- 调用函数：其他.m文件- 无需额外配置，运行后即可看到结果效果图。 2、运行环境：Matlab 2019b版（若运行出现问题，根据提示调整，若不会可私信博主）。 3、操作步骤：- 步骤一：将所有文件放到Matlab当前文件夹。- 步骤二：双击打开main.m文件。- 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕并查看结果。 4、如有其他问题或需求，欢迎私信博主或扫描视频QQ名片。- 4.1 提供博客或资源的完整代码- 4.2 期刊或参考文献的复现- 4.3 Matlab程序定制服务- 4.4 科研合作咨询