基于PSO粒子群优化的机器人路径规划与避障仿真（使用MATLAB 2021a）

简介：
本研究采用PSO算法在MATLAB 2021a环境下实现机器人路径规划及避碰仿真，提高动态环境下的导航效率和安全性。 机器人路线规划仿真避障，使用MATLAB 2021a进行粒子群算法的仿真测试。定义了以下全局变量： - c1：学习因子1； - c2：学习因子2； - w：惯性权重； - MaxDT：最大迭代次数； - m：搜索空间维度（未知数个数）； - N：初始化群体个体数目； - eps: 精度设置(在已知最小值时使用)； - Kmax: 初始化x时的最大迭代次数; - Qmax: 初始化粒子全部重新初始化用的最大迭代次数; - fitw1和fitw2：适应值函数中的两个权重； - pathta：移动的角度为60度； - psosued：表示粒子群成功标志； - pathsued：路径。