基于类似Kiva的移动机器人的路径规划（Matlab代码实现）

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目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

👨‍💻4 Matlab代码实现

💥1 概述

     机器人是当今重要研究领域之一，可以执行许多人类无法完成的任务，包括采矿、军事、救援、太空等方面。在这些应用中，移动机器人的导航主要取决于其智能程度，而路径规划是最有效、最重要的智能功能。路径规划的目的是基于路径长度、行走时间、能耗等特定的优化标准，在给定工作环境中寻找一条从起点到目标点的安全无碰撞路径。

📚2 运行结果

部分代码：

function plotAll(RobotStates,PodStates,DepotStates)
xlength=61;
ylength=29;
rectangle('Position', [0,0,xlength+1,ylength+1],'lineWidth',5);
plot(DepotStates(:,1),DepotStates(:,2),'square','MarkerEdgeColor',[0.5 0.5 0.5],'MarkerFaceColor',[0.7 0.7 0.7],'MarkerSize',30);
plot(PodStates(:,1),PodStates(:,2),'square','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor',[1 1 1],'MarkerSize',20);
plot(RobotStates(:,1),RobotStates(:,2),'o','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor',[1 0 0],'MarkerSize',15);
%draw robot direction
for i=1:size(RobotStates,1)
    temp = 0.3;
    x=RobotStates(i,1);
    y=RobotStates(i,2);
    a=RobotStates(i,3);
    switch a
        case 1
            xx = x+temp;
            yy = y;
        case 2
            xx = x;
            yy = y+temp;
        case 3
            xx = x-temp;
            yy = y;
        case 4
            xx = x;
            yy = y-temp;            
    end
    line([x,xx],[y,yy],'color','k','linestyle','-','lineWidth',4);
end
end

 

 🎉3 参考文献

[1]杨恒,李越,孙寒挺,李卓.路径最优的移动机器人路径规划研究[J].机械设计,2022,39(08):58-67.DOI:10.13841/j.cnki.jxsj.2022.08.027

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