尧图网页设计 
Matlab武动乾坤博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者座右铭行百里者半于九十。代码获取方式CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划进阶版⛳️关注CSDN Matlab武动乾坤更多资源等你来⛄一、A、Dijkstra、RRT、RRT和PRM配合DWA自主机器人实时SLAM地图导航障碍物规避、模拟激光雷达LiDAR项目5 种自主机器人导航路径规划算法对比 MATLAB 脚本对比算法A*、Dijkstra、RRT、RRT*、PRM。所有规划器共用完全相同起点、目标点、环境地图、膨胀占据栅格、机器人模型、激光雷达 LiDAR、DWA 跟踪控制器、安全约束、SLAM 配置。脚本一键运行输出动画视频、图片、CSV 指标表格、mat 数据文件。逐段解析脚本头部注释%% main.m% FIVE-ALGORITHM AUTONOMOUS ROBOT NAVIGATION COMPARISON%% Algorithms:% 1. A*% 2. Dijkstra% 3. RRT% 4. RRT*% 5. PRM%% One clicked goal is synchronized across all planners. Every planner% uses the same start pose, environment, inflated occupancy grid, robot% model, LiDAR, DWA controller, path follower, safety limits, and SLAM% configuration.实验目的5 种机器人路径规划算法横向对比核心实验控制条件目标点只选一次全部算法共用环境、机器人硬件模型、控制器、安全阈值、SLAM 参数全部保持一致保证对比公平。环境清理、路径配置、加载默认配置clear functions;clear;clc;close all;projectFolder fileparts(mfilename(‘fullpath’));if isempty(projectFolder)projectFolder pwd;endaddpath(projectFolder);cd(projectFolder);cfg utilities(‘defaultConfig’);if ~exist(cfg.output.resultsFolder,‘dir’)mkdir(cfg.output.resultsFolder);endrng(cfg.environment.randomSeed,‘twister’);clear / clc / close all清空工作区、命令行关闭所有 Figure 窗口clear functions 清除内存中缓存函数。获取脚本所在项目根目录把项目目录加入 MATLAB 搜索路径切换工作目录。utilities(‘defaultConfig’)调用工具函数读取整套默认实验配置返回结构体cfg。cfg 包含环境参数、机器人参数、传感器 LiDAR、DWA 控制器、输出路径、随机种子等全部参数。判断结果输出文件夹是否存在不存在就新建 results 文件夹。设置固定随机种子保证仿真实验可复现每次运行环境噪声、随机采样类算法 (RRT/RRT*/PRM) 结果可以复现。3. 创建仿真环境交互式选择统一目标点%% Shared environment and synchronized goalenvironment createEnvironment(cfg);selectionFigure figure( …‘Name’,‘Select Shared Goal for All Five Algorithms’, …‘Color’,‘w’, …‘Position’,[70 60 1200 780], …‘NumberTitle’,‘off’);selectionAxes axes( …‘Parent’,selectionFigure, …‘Position’,[0.07 0.09 0.88 0.84]);plotEnvironment(selectionAxes,environment,cfg);goal goalSelection( …selectionFigure,selectionAxes,environment,cfg);startPoint cfg.robot.startPose(1:2);createEnvironment(cfg)生成仿真环境包含障碍物、边界、地图尺寸。弹出绘图窗口绘制地图环境。goalSelection()鼠标交互式点击地图选择目标点 goal。⚠️重点这个选中的目标点会给到后面全部 5 个规划器保证对比公平。startPoint从配置文件读取机器人初始二维坐标 (x,y)。注意必须点击地图上无障碍物的自由空间作为 goal如果选到障碍物内部后续 A * 会直接报错终止。构建膨胀安全占据栅格地图%% Shared safety‑inflated occupancy gridoccupancyGrid buildOccupancyGrid(environment,cfg);buildOccupancyGrid()生成占据栅格地图并且对障碍物做膨胀 (inflation)。膨胀作用给机器人尺寸预留安全距离防止规划路径紧贴障碍物发生碰撞。这个栅格地图同样被 5 种算法全部共用。5. 先运行 A * 规划作为基准参考%% A* route used as the first synchronized planner resultastarTimer tic;[astarRawPath,astarInfo,astarSearchHistory] …planPathAStar( …occupancyGrid,startPoint,goal);astarPlanningTime toc(astarTimer);if ~astarInfo.success || isempty(astarRawPath)error([ …A* could not find a collision‑free route to the selected goal. ’ …‘Please run the project again and select another free goal.’]);endtic / toc计时器统计 A * 算法路径规划耗时。planPathAStar()A * 路径规划函数输出astarRawPathA * 原始路径点序列astarInfo规划信息结构体包含是否成功、路径长度等标志astarSearchHistoryA * 搜索扩展过的全部节点用于绘图可视化搜索过程异常判断如果 A * 都找不到可行无碰撞路径直接抛出错误提示用户重新选择目标点。逻辑A是完备最优算法如果 A无解其余算法也无法找到可行路径。A * 结果同时传入后续对比函数作为对比基准。6. 核心函数5 种算法批量规划、仿真导航、动画绘制%% Plan, animate, and navigate all five algorithmscomparisonResults comparePlanningAlgorithms( …environment,occupancyGrid,startPoint,goal, …astarRawPath,astarInfo,astarPlanningTime, …astarSearchHistory,cfg);comparePlanningAlgorithms()是项目核心外部函数内部完成整套工作依次调用A* / Dijkstra / RRT / RRT* / PRM 5 个路径规划器记录每个算法指标规划计算时间、路径长度、搜索节点数、路径平滑度路径输入 DWA 控制器完成机器人仿真导航运动运行 SLAM 仿真生成实时占据地图生成全部 avi 动画视频、png 截图输出各个算法的 csv 指标表格全部结果汇总到结构体comparisonResults返回。输入全部是共享资源同一个环境、栅格、起点、目标、A * 基准结果、全局配置 cfg。7. 保存完整项目数据 控制台输出总结信息⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码%% main.m% FIVE-ALGORITHM AUTONOMOUS ROBOT NAVIGATION COMPARISON%% Algorithms:% 1. A*% 2. Dijkstra% 3. RRT% 4. RRT*% 5. PRM%% One clicked goal is synchronized across all planners. Every planner% uses the same start pose, environment, inflated occupancy grid, robot% model, LiDAR, DWA controller, path follower, safety limits, and SLAM% configuration.%% Generated outputs:% results/planning_algorithms_comparison_animation.avi% results/planning_algorithms_animation_final.png% results/planning_algorithm_comparison.png% results/planning_algorithm_comparison_metrics.csv% results/multi_algorithm_robot_navigation.avi% results/multi_algorithm_robot_navigation_final.png% results/multi_algorithm_robot_navigation_metrics.csv% results/slam_live_occupancy_map.png% results/navigation_results.mat% results/navigation_results.csv% results/multi_algorithm_project_results.matclear functions;clear;clc;close all;projectFolder fileparts(mfilename(‘fullpath’));if isempty(projectFolder)projectFolder pwd;endaddpath(projectFolder);cd(projectFolder);cfg utilities(‘defaultConfig’);if ~exist(cfg.output.resultsFolder,‘dir’)mkdir(cfg.output.resultsFolder);endrng(cfg.environment.randomSeed,‘twister’);%% Shared environment and synchronized goalenvironment createEnvironment(cfg);selectionFigure figure( …‘Name’,‘Select Shared Goal for All Five Algorithms’, …‘Color’,‘w’, …‘Position’,[70 60 1200 780], …‘NumberTitle’,‘off’);selectionAxes axes( …‘Parent’,selectionFigure, …‘Position’,[0.07 0.09 0.88 0.84]);plotEnvironment(selectionAxes,environment,cfg);goal goalSelection( …selectionFigure,selectionAxes,environment,cfg);startPoint cfg.robot.startPose(1:2);%% Shared safety-inflated occupancy gridoccupancyGrid buildOccupancyGrid(environment,cfg);%% A* route used as the first synchronized planner resultastarTimer tic;[astarRawPath,astarInfo,astarSearchHistory] …planPathAStar( …occupancyGrid,startPoint,goal);astarPlanningTime toc(astarTimer);if ~astarInfo.success || isempty(astarRawPath)error([ …A* could not find a collision-free route to the selected goal. ’ …‘Please run the project again and select another free goal.’]);end%% Plan, animate, and navigate all five algorithmscomparisonResults comparePlanningAlgorithms( …environment,occupancyGrid,startPoint,goal, …astarRawPath,astarInfo,astarPlanningTime, …astarSearchHistory,cfg);%% Save only current-project datasave(fullfile(cfg.output.resultsFolder, …‘multi_algorithm_project_results.mat’), …‘cfg’,‘environment’,‘occupancyGrid’, …‘startPoint’,‘goal’,‘comparisonResults’);fprintf(‘\n FIVE-ALGORITHM PROJECT COMPLETE \n’);fprintf(‘Shared start: (%.2f, %.2f) m\n’, …startPoint(1),startPoint(2));fprintf(‘Shared goal: (%.2f, %.2f) m\n’, …goal(1),goal(2));fprintf(‘Results folder: %s\n’,cfg.output.resultsFolder);2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1]周东健,张兴国,马海波,李成浩,郭旭.基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划[J].南通大学学报(自然科学版). 2013,12(04)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他 【路径规划】A、Dijkstra、RRT、RRT和PRM配合DWA自主机器人实时SLAM地图导航障碍物规避、模拟激光雷达LiDAR【含Matlab源码 16030期】
Matlab武动乾坤博客之家博主简介985研究生Matlab领域科研开发者座右铭行百里者半于九十。代码获取方式CSDN Matlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划进阶版⛳️关注CSDN Matlab武动乾坤更多资源等你来⛄一、A、Dijkstra、RRT、RRT和PRM配合DWA自主机器人实时SLAM地图导航障碍物规避、模拟激光雷达LiDAR项目5 种自主机器人导航路径规划算法对比 MATLAB 脚本对比算法A*、Dijkstra、RRT、RRT*、PRM。所有规划器共用完全相同起点、目标点、环境地图、膨胀占据栅格、机器人模型、激光雷达 LiDAR、DWA 跟踪控制器、安全约束、SLAM 配置。脚本一键运行输出动画视频、图片、CSV 指标表格、mat 数据文件。逐段解析脚本头部注释%% main.m% FIVE-ALGORITHM AUTONOMOUS ROBOT NAVIGATION COMPARISON%% Algorithms:% 1. A*% 2. Dijkstra% 3. RRT% 4. RRT*% 5. PRM%% One clicked goal is synchronized across all planners. Every planner% uses the same start pose, environment, inflated occupancy grid, robot% model, LiDAR, DWA controller, path follower, safety limits, and SLAM% configuration.实验目的5 种机器人路径规划算法横向对比核心实验控制条件目标点只选一次全部算法共用环境、机器人硬件模型、控制器、安全阈值、SLAM 参数全部保持一致保证对比公平。环境清理、路径配置、加载默认配置clear functions;clear;clc;close all;projectFolder fileparts(mfilename(‘fullpath’));if isempty(projectFolder)projectFolder pwd;endaddpath(projectFolder);cd(projectFolder);cfg utilities(‘defaultConfig’);if ~exist(cfg.output.resultsFolder,‘dir’)mkdir(cfg.output.resultsFolder);endrng(cfg.environment.randomSeed,‘twister’);clear / clc / close all清空工作区、命令行关闭所有 Figure 窗口clear functions 清除内存中缓存函数。获取脚本所在项目根目录把项目目录加入 MATLAB 搜索路径切换工作目录。utilities(‘defaultConfig’)调用工具函数读取整套默认实验配置返回结构体cfg。cfg 包含环境参数、机器人参数、传感器 LiDAR、DWA 控制器、输出路径、随机种子等全部参数。判断结果输出文件夹是否存在不存在就新建 results 文件夹。设置固定随机种子保证仿真实验可复现每次运行环境噪声、随机采样类算法 (RRT/RRT*/PRM) 结果可以复现。3. 创建仿真环境交互式选择统一目标点%% Shared environment and synchronized goalenvironment createEnvironment(cfg);selectionFigure figure( …‘Name’,‘Select Shared Goal for All Five Algorithms’, …‘Color’,‘w’, …‘Position’,[70 60 1200 780], …‘NumberTitle’,‘off’);selectionAxes axes( …‘Parent’,selectionFigure, …‘Position’,[0.07 0.09 0.88 0.84]);plotEnvironment(selectionAxes,environment,cfg);goal goalSelection( …selectionFigure,selectionAxes,environment,cfg);startPoint cfg.robot.startPose(1:2);createEnvironment(cfg)生成仿真环境包含障碍物、边界、地图尺寸。弹出绘图窗口绘制地图环境。goalSelection()鼠标交互式点击地图选择目标点 goal。⚠️重点这个选中的目标点会给到后面全部 5 个规划器保证对比公平。startPoint从配置文件读取机器人初始二维坐标 (x,y)。注意必须点击地图上无障碍物的自由空间作为 goal如果选到障碍物内部后续 A * 会直接报错终止。构建膨胀安全占据栅格地图%% Shared safety‑inflated occupancy gridoccupancyGrid buildOccupancyGrid(environment,cfg);buildOccupancyGrid()生成占据栅格地图并且对障碍物做膨胀 (inflation)。膨胀作用给机器人尺寸预留安全距离防止规划路径紧贴障碍物发生碰撞。这个栅格地图同样被 5 种算法全部共用。5. 先运行 A * 规划作为基准参考%% A* route used as the first synchronized planner resultastarTimer tic;[astarRawPath,astarInfo,astarSearchHistory] …planPathAStar( …occupancyGrid,startPoint,goal);astarPlanningTime toc(astarTimer);if ~astarInfo.success || isempty(astarRawPath)error([ …A* could not find a collision‑free route to the selected goal. ’ …‘Please run the project again and select another free goal.’]);endtic / toc计时器统计 A * 算法路径规划耗时。planPathAStar()A * 路径规划函数输出astarRawPathA * 原始路径点序列astarInfo规划信息结构体包含是否成功、路径长度等标志astarSearchHistoryA * 搜索扩展过的全部节点用于绘图可视化搜索过程异常判断如果 A * 都找不到可行无碰撞路径直接抛出错误提示用户重新选择目标点。逻辑A是完备最优算法如果 A无解其余算法也无法找到可行路径。A * 结果同时传入后续对比函数作为对比基准。6. 核心函数5 种算法批量规划、仿真导航、动画绘制%% Plan, animate, and navigate all five algorithmscomparisonResults comparePlanningAlgorithms( …environment,occupancyGrid,startPoint,goal, …astarRawPath,astarInfo,astarPlanningTime, …astarSearchHistory,cfg);comparePlanningAlgorithms()是项目核心外部函数内部完成整套工作依次调用A* / Dijkstra / RRT / RRT* / PRM 5 个路径规划器记录每个算法指标规划计算时间、路径长度、搜索节点数、路径平滑度路径输入 DWA 控制器完成机器人仿真导航运动运行 SLAM 仿真生成实时占据地图生成全部 avi 动画视频、png 截图输出各个算法的 csv 指标表格全部结果汇总到结构体comparisonResults返回。输入全部是共享资源同一个环境、栅格、起点、目标、A * 基准结果、全局配置 cfg。7. 保存完整项目数据 控制台输出总结信息⛄二、部分源代码和运行步骤1 部分代码%% main.m% FIVE-ALGORITHM AUTONOMOUS ROBOT NAVIGATION COMPARISON%% Algorithms:% 1. A*% 2. Dijkstra% 3. RRT% 4. RRT*% 5. PRM%% One clicked goal is synchronized across all planners. Every planner% uses the same start pose, environment, inflated occupancy grid, robot% model, LiDAR, DWA controller, path follower, safety limits, and SLAM% configuration.%% Generated outputs:% results/planning_algorithms_comparison_animation.avi% results/planning_algorithms_animation_final.png% results/planning_algorithm_comparison.png% results/planning_algorithm_comparison_metrics.csv% results/multi_algorithm_robot_navigation.avi% results/multi_algorithm_robot_navigation_final.png% results/multi_algorithm_robot_navigation_metrics.csv% results/slam_live_occupancy_map.png% results/navigation_results.mat% results/navigation_results.csv% results/multi_algorithm_project_results.matclear functions;clear;clc;close all;projectFolder fileparts(mfilename(‘fullpath’));if isempty(projectFolder)projectFolder pwd;endaddpath(projectFolder);cd(projectFolder);cfg utilities(‘defaultConfig’);if ~exist(cfg.output.resultsFolder,‘dir’)mkdir(cfg.output.resultsFolder);endrng(cfg.environment.randomSeed,‘twister’);%% Shared environment and synchronized goalenvironment createEnvironment(cfg);selectionFigure figure( …‘Name’,‘Select Shared Goal for All Five Algorithms’, …‘Color’,‘w’, …‘Position’,[70 60 1200 780], …‘NumberTitle’,‘off’);selectionAxes axes( …‘Parent’,selectionFigure, …‘Position’,[0.07 0.09 0.88 0.84]);plotEnvironment(selectionAxes,environment,cfg);goal goalSelection( …selectionFigure,selectionAxes,environment,cfg);startPoint cfg.robot.startPose(1:2);%% Shared safety-inflated occupancy gridoccupancyGrid buildOccupancyGrid(environment,cfg);%% A* route used as the first synchronized planner resultastarTimer tic;[astarRawPath,astarInfo,astarSearchHistory] …planPathAStar( …occupancyGrid,startPoint,goal);astarPlanningTime toc(astarTimer);if ~astarInfo.success || isempty(astarRawPath)error([ …A* could not find a collision-free route to the selected goal. ’ …‘Please run the project again and select another free goal.’]);end%% Plan, animate, and navigate all five algorithmscomparisonResults comparePlanningAlgorithms( …environment,occupancyGrid,startPoint,goal, …astarRawPath,astarInfo,astarPlanningTime, …astarSearchHistory,cfg);%% Save only current-project datasave(fullfile(cfg.output.resultsFolder, …‘multi_algorithm_project_results.mat’), …‘cfg’,‘environment’,‘occupancyGrid’, …‘startPoint’,‘goal’,‘comparisonResults’);fprintf(‘\n FIVE-ALGORITHM PROJECT COMPLETE \n’);fprintf(‘Shared start: (%.2f, %.2f) m\n’, …startPoint(1),startPoint(2));fprintf(‘Shared goal: (%.2f, %.2f) m\n’, …goal(1),goal(2));fprintf(‘Results folder: %s\n’,cfg.output.resultsFolder);2 通用运行步骤1直接运行main.m即可一键出图⛄三、运行结果⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2019b2 参考文献[1]周东健,张兴国,马海波,李成浩,郭旭.基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划[J].南通大学学报(自然科学版). 2013,12(04)3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除⛄五、仿真咨询与程序定制1 各类智能优化算法改进及应用1.1 PID优化1.2 VMD优化1.3 配电网重构1.4 三维装箱1.5 微电网优化1.6 优化布局1.7 优化参数1.8 优化成本1.9 优化充电1.10 优化调度1.11 优化电价1.12 优化发车1.13 优化分配1.14 优化覆盖1.15 优化控制1.16 优化库存1.17 优化路由1.18 优化设计1.19 优化位置1.20 优化吸波1.21 优化选址1.22 优化运行1.23 优化指派1.24 优化组合1.25 车间调度1.26 生产调度1.27 经济调度1.28 装配线调度1.29 水库调度1.30 货位优化1.31 公交排班优化1.32 集装箱船配载优化1.33 水泵组合优化1.34 医疗资源分配优化1.35 可视域基站和无人机选址优化2 机器学习和深度学习分类与预测2.1 机器学习和深度学习分类2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类2.1.2 BP神经网络分类2.1.3 CNN卷积神经网络分类2.1.4 DBN深度置信网络分类2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类2.1.6 ELMAN递归神经网络分类2.1.7 ELM极限学习机分类2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类2.1.9 GRU门控循环单元分类2.1.10 KELM混合核极限学习机分类2.1.11 KNN分类2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类2.1.14 MLP全连接神经网络分类2.1.15 PNN概率神经网络分类2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类2.1.17 RF随机森林分类2.1.18 SCN随机配置网络模型分类2.1.19 SVM支持向量机分类2.1.20 XGBOOST分类2.2 机器学习和深度学习预测2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测2.2.2 ANN人工神经网络预测2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测2.2.4 BF粒子滤波预测2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测2.2.7 BP神经网络预测2.2.8 CNN卷积神经网络预测2.2.9 DBN深度置信网络预测2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测2.2.11 DKELM回归预测2.2.12 ELMAN递归神经网络预测2.2.13 ELM极限学习机预测2.2.14 ESN回声状态网络预测2.2.15 FNN前馈神经网络预测2.2.16 GMDN预测2.2.17 GMM高斯混合模型预测2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测2.2.19 GRU门控循环单元预测2.2.20 KELM混合核极限学习机预测2.2.21 LMS最小均方算法预测2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测2.2.26 RF随机森林预测2.2.27 RNN循环神经网络预测2.2.28 RVM相关向量机预测2.2.29 SVM支持向量机预测2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测2.2.31 XGBoost回归预测2.2.32 模糊预测2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测2.3 机器学习和深度学习实际应用预测CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测3 图像处理方面3.1 图像边缘检测3.2 图像处理3.3 图像分割3.4 图像分类3.5 图像跟踪3.6 图像加密解密3.7 图像检索3.8 图像配准3.9 图像拼接3.10 图像评价3.11 图像去噪3.12 图像融合3.13 图像识别3.13.1 表盘识别3.13.2 车道线识别3.13.3 车辆计数3.13.4 车辆识别3.13.5 车牌识别3.13.6 车位识别3.13.7 尺寸检测3.13.8 答题卡识别3.13.9 电器识别3.13.10 跌倒检测3.13.11 动物识别3.13.12 二维码识别3.13.13 发票识别3.13.14 服装识别3.13.15 汉字识别3.13.16 红绿灯识别3.13.17 虹膜识别3.13.18 火灾检测3.13.19 疾病分类3.13.20 交通标志识别3.13.21 卡号识别3.13.22 口罩识别3.13.23 裂缝识别3.13.24 目标跟踪3.13.25 疲劳检测3.13.26 旗帜识别3.13.27 青草识别3.13.28 人脸识别3.13.29 人民币识别3.13.30 身份证识别3.13.31 手势识别3.13.32 数字字母识别3.13.33 手掌识别3.13.34 树叶识别3.13.35 水果识别3.13.36 条形码识别3.13.37 温度检测3.13.38 瑕疵检测3.13.39 芯片检测3.13.40 行为识别3.13.41 验证码识别3.13.42 药材识别3.13.43 硬币识别3.13.44 邮政编码识别3.13.45 纸牌识别3.13.46 指纹识别3.14 图像修复3.15 图像压缩3.16 图像隐写3.17 图像增强3.18 图像重建4 路径规划方面4.1 旅行商问题TSP4.1.1 单旅行商问题TSP4.1.2 多旅行商问题MTSP4.2 车辆路径问题VRP4.2.1 车辆路径问题VRP4.2.2 带容量的车辆路径问题CVRP4.2.3 带容量时间窗距离车辆路径问题DCTWVRP4.2.4 带容量距离车辆路径问题DCVRP4.2.5 带距离的车辆路径问题DVRP4.2.6 带充电站时间窗车辆路径问题ETWVRP4.2.7 带多种容量的车辆路径问题MCVRP4.2.8 带距离的多车辆路径问题MDVRP4.2.9 同时取送货的车辆路径问题SDVRP4.2.10 带时间窗容量的车辆路径问题TWCVRP4.2.11 带时间窗的车辆路径问题TWVRP4.3 多式联运运输问题4.4 机器人路径规划4.4.1 避障路径规划4.4.2 机器人轨迹跟踪4.4.3 机器人编队4.4.4 机器人导航4.4.5 机器人定位4.4.6 机器人控制4.4.7 机器人路径规划4.4.8 机器人任务分配4.4.9 机器人搜索4.4.10 机器人运输4.4.11 迷宫路径规划4.4.12 水下机器人路径规划4.4.13 栅格地图路径规划4.5 配送路径规划4.5.1 冷链配送路径规划4.5.2 外卖配送路径规划4.5.3 口罩配送路径规划4.5.4 药品配送路径规划4.5.5 含充电站配送路径规划4.5.6 连锁超市配送路径规划4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划4.6 无人机路径规划4.6.1 飞行器仿真4.6.2 无人机飞行作业4.6.3 无人机轨迹跟踪4.6.4 无人机集群仿真4.6.5 卡车无人机4.6.6 目标搜索4.6.7 三维路径规划4.6.8 无人机编队4.6.9 无人机导航4.6.10 无人机吊运4.6.11 无人机对抗4.6.12 无人机覆盖4.6.13 无人机检测4.6.14 无人机控制4.6.15 无人机求援4.6.16 无人机位姿估计4.6.17 无人机系统4.6.18 无人机侦查4.6.19 无人机联盟4.6.20 无人机协同任务4.6.21 异构无人机4.7 水下飞行器4.8 无人车路径规划4.9 无人艇路径规划4.10 物流选址4.11 车辆控制4.12 多智能体路径规划4.12.1 多智能体编队4.12.2 多智能体控制4.12.3 多智能体路径规划4.12.4 多智能体协同5 语音处理5.1 语音情感识别5.2 声源定位5.3 特征提取5.4 语音编码5.5 语音处理5.6 语音分离5.7 语音分析5.8 语音合成5.9 语音加密5.10 语音去噪5.11 语音识别5.12 语音压缩5.13 语音隐藏6 元胞自动机方面6.1 元胞自动机病毒仿真6.2 元胞自动机城市规划6.3 元胞自动机交通流6.4 元胞自动机气体6.5 元胞自动机人员疏散6.6 元胞自动机森林火灾6.7 元胞自动机生命游戏7 信号处理7.1 机械振动信号处理7.1.1 故障信号7.1.1.1 齿轮损伤识别7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析7.1.1.4 电机故障诊断分析7.1.1.5 轴承故障诊断分析7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析7.1.1.8 柴油机故障诊断7.1.2 管道泄漏7.1.3 振动信号7.2 生物医学信号处理7.2.1 肌电信号EMG7.2.2 脑电信号EEG7.2.3 乳腺癌诊断7.2.4 生物电信号7.2.5 心电信号ECG7.2.6 心血管7.2.7 心脏仿真7.2.8 血压7.3 声呐探测信号处理7.3.1 声呐7.3.2 水声通信7.4 通信工程信号处理7.4.1 超声波信号处理7.4.2 导航定位7.4.3 航天航空7.4.4 空间识别7.4.5 雷达通信7.4.5.1 FMCW仿真7.4.5.2 GPS抗干扰7.4.5.3 雷达LFM7.4.5.4 雷达MIMO7.4.5.5 雷达测角7.4.5.6 雷达成像7.4.5.7 雷达定位7.4.5.8 雷达回波7.4.5.9 雷达检测7.4.5.10 雷达数字信号处理7.4.5.11 雷达通信7.4.5.12 雷达相控阵7.4.5.13 雷达信号分析7.4.5.14 雷达预警7.4.5.15 雷达脉冲压缩7.4.5.16 天线方向图7.4.5.17 雷达杂波仿真7.4.6 模拟信号处理7.4.7 时差绘制7.4.8 数字信道处理7.4.9 数字信号处理7.4.10 无线通信7.4.11 姿态解算**7.4.12 资源分配 **7.5 自动测量信号处理**7.5.1 参数估计 ****7.5.2 电动汽车动力电池管理 ****7.5.3 高度预估 **8 物理应用8.1 物理学分支力学8.1.1 材料力学8.1.2 弹性力学8.1.3 动力学8.1.4 分析力学8.1.5 固体力学8.1.6 结构力学8.1.7 静力学8.1.8 空气动力学8.1.9 流体力学8.1.10 塑性力学8.1.11 运动学8.2 物理学其他分支8.2.1 表面物理学8.2.2 超声学8.2.3 次声学8.2.4 电磁学8.2.5 电动力学8.2.6 电学8.2.7 高压物理学8.2.8 金属物理学8.2.9 光学8.2.10 核物理学8.2.11 金属物理学8.2.12 量子力学8.2.13 热力学8.2.14 热学8.2.15 声学8.2.16 水声学8.3 物理应用8.3.1 地理学8.3.2 化学化工8.3.3 生物8.3.4 其他