目录
[4.3RPM 算法原理](#4.3RPM 算法原理)
[4.4 RRT 算法原理](#4.4 RRT 算法原理)
1.程序功能描述
机器人路径规划和避障算法matlab仿真,分别对比贪婪搜索,最安全距离,RPM以及RRT四种算法。仿真输出地图以及四种算法的路线规划结果。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
贪婪搜索
最安全距离
RPM
RRT
3.核心程序
.........................................................
%开始贪心算法搜索，
while ~max(ismember(S1,Ends))&&~isempty(S1)
for jj=1:length(path3)
if ~isinf(path1(jj))
if ~max([S1;S4]==path3(jj))
MAPpoint{path3(jj)}=Paths(jj);
S1 = [S1; path3(jj)];
S2 = [S2; path1(jj)];
S3 = [S3; path2(jj)];
elseif max(S1==path3(jj))
i=find(S1==path3(jj));
if S2(i)>path1(jj)
S2(i)=path1(jj);
S3(i)=path2(jj);
MAPpoint{S1(i)}=Paths(jj);
end
else i=find(S4==path3(jj));
if S5(i)>path1(jj)
S5(i)=path1(jj);
MAPpoint{S4(i)}=Paths(jj);
end
end
end
end
if isempty(S1)
break;
end
end
Pathss=func_check(Ends,MAPpoint);
figure(1);
plot(Pathss(:,1)+0.5,Pathss(:,2)+0.5-(W-H)/K,'color',[0 1 0],'LineWidth',2);
title('贪婪算法');
X=Pathss(:,1)+0.5;
Y=Pathss(:,2)+0.5-(W-H)/K;
%输出长度
d=0;
for i = 1:length(X)-1
d = d+K*sqrt((X(i)-X(i+1))^2 + (Y(i)-Y(i+1))^2);
end
d
16_0073m
4.本算法原理
4.1贪婪搜索算法原理
贪婪搜索算法是一种启发式搜索算法。它在路径规划过程中，每一步都选择当前看起来最优的节点进行扩展，而不考虑整体的最优解。其核心是基于一个启发式函数来评估每个节点的吸引力，选择最有希望的节点作为下一步探索的方向。
这种算法的优点是简单快速，能够快速地朝着目标方向进行搜索。但是，它可能会陷入局部最优解。例如，在存在障碍物的环境中，它可能会沿着一条看似直接通向目标但实际上被障碍物阻挡的路径前进，而错过其他可能更好的路径。
4.2最安全距离算法原理
最安全距离算法的重点在于保证机器人与障碍物之间保持足够的安全距离，以此来避免碰撞。它主要是基于机器人和障碍物的几何位置关系来进行路径规划和避障。
这种算法的优点是能够有效地避免碰撞，保障机器人的安全运行，但它可能需要频繁地计算距离，计算成本较高，并且在复杂环境中，可能会因为过度保守而导致路径效率不高。
4.3RPM 算法原理
RPM 算法主要用于点云配准等领域，在机器人路径规划和避障中可用于环境感知和地图构建阶段。它的目标是找到一个最优的变换（如平移、旋转等），使得两个点云集合能够最佳匹配。
RPM 算法的优点是能够在存在噪声和部分重叠的点云情况下，较好地找到点云之间的匹配关系，从而为机器人的环境感知和地图更新提供准确的信息，但它的计算复杂度较高，尤其是在大规模点云数据处理时。
4.4 RRT 算法原理
RRT 算法是一种基于随机采样的路径规划算法，它通过在机器人的工作空间中快速构建一棵搜索树来寻找从起始点到目标点的路径。该算法能够有效地探索高维空间中的复杂环境，并且具有较好的实时性。
RRT 算法的优点是能够快速探索空间，适用于复杂环境和高维空间，但它找到的路径可能不是最优路径，并且其性能受随机采样的影响。
5.完整程序
VVV