基于MATLAB的路径规划算法集合
欢迎来到基于MATLAB的综合路径规划算法库！本项目致力于为机器人学和自动控制领域的研究者与学习者提供一套全面、实用的路径规划算法实现。此资源包含以下几种经典的和现代的路径规划技术：
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RRT ( Rapidly-exploring Random Tree) 算法：一种高效的随机树搜索算法，用于在高维空间中寻找从起点到终点的最短路径。
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双向RRT算法：在原RRT基础上改进，通过同时从起点和终点生长树以加快收敛速度。
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A* 算法：一种启发式搜索算法，能够找到从起始节点到目标节点的最低代价路径。
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PRM (Probabilistic RoadMap) 算法：概率路标算法，适用于复杂环境中的路径规划问题，特别是在有障碍物的空间内。
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模糊路径规划算法：利用模糊逻辑处理不确定性，适应性强，适合复杂的决策过程。
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遗传算法路径规划：借鉴生物进化原理，通过选择、交叉、变异等操作寻优，适用于多解空间探索。
特点
- 代码清晰易懂：每种算法都有详细的注释，便于理解和二次开发。
- 灵活性高：用户可根据实际需求调整参数，适配不同的环境与任务。
- 教育与研究价值：非常适合学术研究、课程作业及个人兴趣开发，帮助深入理解各种路径规划策略。
- MATLAB环境：所有算法都已优化，确保在MATLAB平台上的高效运行。
使用说明
- 环境要求：需要安装MATLAB，并建议更新至最新版本以获得最佳性能。
- 快速入门：每个算法文件夹内含有示例输入和预期输出说明，直接运行主脚本即可开始路径规划实验。
- 自定义场景：修改提供的样例地图或自定义障碍物位置，以测试算法在不同条件下的表现。
- 融合应用：鼓励尝试将不同算法进行组合或改进，探索新的解决方案。
注意事项
- 在使用本资源时，请尊重开源协议，合理引用，共同维护良好的开源生态。
- 部分高级算法可能需要一定的数学基础和路径规划理论知识来完全掌握。
- 请根据自己的MATLAB版本测试兼容性，及时解决可能出现的函数调用差异问题。
加入我们，一起探索路径规划的无限可能！如果有任何问题或想要贡献代码，欢迎提交GitHub Issue或Pull Request。希望这个资源能成为你学习和研究之旅上的有力工具。