路径规划MATLAB版代码
资源描述
本仓库提供了一套用于路径规划的MATLAB源代码，涵盖了7种经典的路径规划算法。这些算法适用于移动机器人的路径规划任务，能够帮助开发者快速实现和测试不同的路径规划策略。
包含的算法
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A星算法 (A*)
A星算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划中，能够高效地找到最短路径。 -
遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)
遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制，逐步优化路径规划方案。 -
快速随机搜索树 (Rapidly-exploring Random Tree, RRT)
RRT算法通过随机采样和树结构扩展，快速生成可行路径。 -
概率图 (Probabilistic Roadmap, PRM)
PRM算法通过构建概率图，预先计算出可行路径，适用于复杂环境下的路径规划。 -
其他算法
除了上述四种主要算法外，本资源还包含了其他三种路径规划算法的实现，具体细节请参考代码注释。
适用场景
- 移动机器人的路径规划
- 无人驾驶车辆的路径规划
- 机器人导航系统开发
使用说明
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环境要求
确保您的MATLAB环境已安装并配置好，建议使用MATLAB R2018a及以上版本。 -
代码结构
代码按照算法分类，每个算法都有独立的文件夹，包含源代码和示例文件。 -
运行示例
每个算法的文件夹中都包含一个示例脚本，可以直接运行以查看算法效果。 -
自定义配置
您可以根据实际需求修改算法参数，以适应不同的路径规划任务。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到问题或有改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们期待您的参与，共同完善这套路径规划算法库。
许可证
本资源遵循MIT许可证，允许自由使用、修改和分发。具体细节请参考LICENSE文件。
希望这套路径规划MATLAB版代码能够帮助您在移动机器人路径规划领域取得更好的成果！