机器人路径规划算法代码
概述
本仓库致力于提供一套全面的路径规划算法实现，特别适用于机器人学和自动导航领域。集合了多种经典及高效的算法，包括但不限于Dijkstra算法、Floyd算法、RRT（ Rapidly-exploring Random Tree）算法、A算法以及D算法等。这些算法的Matlab实现旨在帮助研究人员和开发者快速理解并应用到实际项目中。每段代码都经过细致的注释，确保即便是新手也能清晰地跟随代码逻辑，轻松上手。
算法列表
- Dijkstra算法：一种寻找最短路径的经典方法，适用于无负权图。
- Floyd算法：解决所有顶点对之间最短路径的问题，适用于带有负权重但没有负环的图。
- RRT算法：随机树搜索算法，快速探索未知环境中的路径。
- A*算法：启发式搜索算法，高效找到从起点到终点的最低代价路径。
- D*算法：动态路径规划算法，能够在环境变化时实时更新最短路径。
特性
- 直观注释：每个核心步骤都有详细注释，便于学习与教学。
- 即刻运行：代码结构清晰，下载后即可在Matlab环境中运行。
- 广泛适用：适合用于学术研究、课程项目、机器人开发等多个场景。
- 持续更新：根据社区反馈和技术进步，仓库可能会不定期添加新功能或优化现有算法。
使用说明
- 下载仓库: 使用Git clone命令或直接下载ZIP文件来获取全部代码。
- 环境要求: 确保你的计算机已安装Matlab，并且版本兼容。
- 运行示例: 打开对应的.m文件，并在Matlab环境中执行，按照提示操作。
- 自定义场景: 根据需要修改输入参数，以适应不同的路径规划需求。
贡献与支持
我们鼓励用户提出问题、建议或贡献代码改进。如果你在使用过程中遇到任何问题，欢迎在仓库的 Issues 部分发起讨论。对于代码贡献，请遵守提交指南，我们期待你的参与！
许可证
此项目遵循MIT许可证。请在使用前仔细阅读许可证协议，以了解使用权限和限制。
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