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astar算法的MATLAB代码,位于MATLABRobotics项目下,提供移动机器人导航的示例。

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简介:
Astar算法、Matlab和Matlab机器人技术被应用于移动机器人的导航,提供了一系列示例代码。遗憾的是,该项目目前已停止维护。然而,对于机器人算法的探索,该项目或许能为您提供一些有益的参考:包含本土化示例代码,用于本地化过程。此外,还提供了扩展卡尔曼滤波器本地化的示例代码(Japanease文件),即使用扩展卡尔曼滤波器的自定位MATLAB程序-MYENIGMA。同样地,也存在使用无味卡尔曼滤波器(Sigma点卡尔曼滤波器)进行定位的示例代码(Japanease文件),即使用无味卡尔曼滤波器的自定位MATLAB程序-MYENIGMA。此外,还包括粒子过滤器本地化的示例代码(Japanease文件),即使用粒子滤波器的自定位MATLAB程序-MYENIGMA。同时,提供了映射映射的示例代码,利用网格图进行映射的示例代码(Japanease文件),即自主移动机器人的网格图创建MATLAB示例程序。

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  • A*Matlab-MATLABRobotics-:适用
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    这段代码是为移动机器人的路径规划设计的A*算法实现,使用了MATLAB Robotics工具箱,展示了如何在搜索空间中高效地找到从起点到目标点的最佳路径。 该项目已不再有效。如果您对机器人算法感兴趣,可以参考以下项目: - 用于本地化的示例代码。 - ExtendedKalmanFilterLocalization:使用扩展卡尔曼滤波器进行本地化。 - 使用扩展卡尔曼滤波器的自定位MATLAB示例程序(文件为日语)。 - UnscentedKalmanFilterLocalization:使用无味卡尔曼滤波器(Sigma点卡尔曼滤波器)进行定位。 - 粒子过滤器本地化的示例代码(文件为日语)。 映射的示例代码: - GridMapSample:使用网格图进行映射。 - 自主移动机器人的网格图创建MATLAB示例程序(文件为日语)。
  • MATLAB
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    本示例代码展示了如何在MATLAB环境中实现移动机器人的路径规划与避障功能,适用于机器人学的教学和研究。 移动机器人导航技术是机器人学领域中的一个重要分支,其核心目的是使机器人能够在未知或部分已知的环境中自主地移动,并完成特定的任务。MATLAB作为一种广泛应用于工程计算、数据分析以及算法开发的软件平台,在机器人导航方面也有着显著的应用价值。它提供了一系列工具箱,尤其是Robotics System Toolbox,能够辅助工程师和研究人员进行机器人系统的规划、仿真及控制。 本示例代码集可能包含了多个MATLAB脚本和函数,旨在演示如何使用MATLAB实现移动机器人的路径规划与导航功能。路径规划是指在给定的环境地图以及机器人的起始位置和目标位置条件下,计算出一条最优或可行的路线。而导航则是指机器人根据这条路径,在实际环境中安全地行进,并能够处理可能出现的障碍物或其他不确定因素。 由于机器人导航是一个复杂的过程,它通常涉及到多个算法和技术,例如动态路径规划、传感器数据处理、环境建模及定位与地图构建(SLAM)等技术。在MATLAB中实现这些功能时,可能会用到Robotics System Toolbox中的各种模块和函数来完成诸如构建地图、避障策略以及路径优化等工作。 常见的路径规划算法包括经典的A* 和 Dijkstra 算法,也有适用于动态环境的RRT(快速搜索树)及 RRT*等。在MATLAB中实现这些算法时,用户可以通过修改参数或调整代码以适应不同的导航需求和环境条件。 从机器人的感知能力来看,MATLAB支持多种传感器数据的集成处理,例如激光雷达、红外线传感器以及摄像头等设备的数据。利用这些信息对于机器人理解其所在环境至关重要。因此,在MATLAB中可能包含了相应的算法来处理来自各种传感器的信息,比如滤波技术、特征提取和数据融合等。 此外,通过使用Simulink模块可以创建动态系统的模型,并在测试与验证机器人的控制系统时发挥重要作用。借助于Simulink,用户能够构建一个模拟机器人控制系统的模型,在不同情境下观察其行为表现及性能指标。 MATLAB中的代码示例不仅提供了算法的实现方法,还为研究者和工程师们提供了一个便捷平台以快速搭建起原型系统,并进行相关测试与验证工作。这些示例通常包含详细的注释说明每个函数或脚本的功能及其在实际机器人应用中的使用方式。 对于从事机器人导航领域的研究人员而言,MATLAB提供的强大计算能力和丰富的算法库使他们能够迅速开发并实现复杂的导航策略。利用这些代码示例,研究者可以专注于创新和改进算法而不必从头开始编写底层代码。 总之,这一套MATLAB代码示例在移动机器人的路径规划与导航领域具有重要的实用价值。它不仅为相关领域的工程师及研究人员提供了一个学习实践的平台,也极大地推动了机器人导航技术的研究与发展进程。
  • 优质
    机器人移动导航是指利用传感器和算法技术使机器人能够自主规划路径并避开障碍物,在复杂环境中实现精准定位与灵活移动的技术。 移动机器人导航讲义及内容分析主要涵盖2D激光SLAM的导航技术。这部分内容详细介绍了如何利用二维激光扫描数据进行同时定位与地图构建,并探讨了相关算法和技术在实际应用中的实现方法。
  • **基态窗口(DWA)MATLAB实现**
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    本项目在MATLAB平台上实现了基于动态窗口法(DWA)的机器人实时路径规划与避障算法,适用于自主移动机器人的导航研究。 **MATLAB代码实现:基于动态窗口法(DWA)的机器人导航算法** 描述了一个基于动态窗口法(Dynamic Window Approach, DWA)的机器人导航算法。 该算法旨在帮助机器人在有障碍物的环境中导航至目标位置。 代码可以分为几个主要部分: 1.参数设置: - v_max 和 w_max 分别设定机器人的最大线速度和角速度。 - dt 定义了时间间隔,即每次迭代的时间长度。 - goal_tolerance 是机器人到达目标位置时的距离容忍误差阈值。 - obstacle_radius 定义了障碍物的半径,用于在计算与障碍物距离时考虑其实际大小。 2.初始化: - 初始化机器人的当前位置(robot_pose)和目标位置(goal_pose)。 - 初始化静态障碍物的位置(obstacle_positions),以几个固定点表示。 3.主循环: - 在机器人未达到设定的目标位置之前持续运行,具体来说是当机器人与目标之间的距离大于容忍误差时继续执行。
  • 与RRT自主构建地图文件
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    本项目专注于开发移动机器人的路径规划及环境感知技术,采用快速探索随机树(RRT)算法实现在未知环境中自主构建地图和导航。 移动机器人项目组任务安排表 Day 01 上午: 1. gmapping参数配置(李超) 2. 总体launch文件的编写(钟浩) 3. 机器人tf,状态,滤波器launch文件的编写(李博) 4. 移动机器人调试(李超、钟浩、李博) 5. 完成gmapping建图修图(李超、钟浩、李博) 下午: 1. move_base参数配置(李超、钟浩) 2. amcl参数配置(李博) 3. 调试机器人导航参数(李超、钟浩、李博) 4. 在rviz中完成机器人单点导航(李超、钟浩) 5. 记录多个导航目标点(李超、钟浩) 6. 查阅随机循环导航函数的资料(李博) 7. 完成随机循环导航功能节点函数编写(李超、钟浩、李博) 8. 完成随机循环导航功能测试(李超、钟浩、李博) 里程碑事件: 1. 完成gmapping建图修图 2. 调试机器人导航参数 3. 完成随机循环导航功能测试 Day 02 上午: 1. 完成循环导航代码的编写(李超、钟浩、李博) 2. 调试循环导航功能(李超、钟浩、李博) 下午: 1. 完成自主探索建图代码的编写(李超、钟浩、李博) 2. 调试自主探索功能(李超、钟浩、李博) 3. 优化自主探索功能代码(李超、钟浩、李博) Day 03 上午: 1. 完成初始化位姿功能 2. 完成里程计清零功能 下午: 1. 完成可设置循环次数导航功能 2. 调试初始化位姿,里程计清零,循环导航功能 Day 04 上午: 1. 完成单点设定导航插件编写 下午: 1. 完善单点设定导航插件 2. 调试单点设定导航插件功能 Day 05 上午: 1. 完成多导航点记录插件 2. 完成多点循环导航节点 下午: 1. 完成多点循环导航插件 2. 调试多点循环导航插件功能 Day 06 上午: 1. 查找关于巡墙算法的解决方案 2. 完成rrt_exploration(快速随机搜索树)下载和demo测试 下午: 1. 修改rrt_exploration接口 Day 07 上午: 1. 修改rrt_exploration接口 下午: 1. 继续修改rrt_exploration接口 Day 08 上午: 1. 在仿真机器人上完成快速随机搜索树自主探索建图功能 2. 优化导航UI界面 下午: 1. 在真实机器人上完成快速随机搜索树自主探索建图功能 2. 进一步优化导航UI界面 Day 09 上午: 1. 分别配置导航和自主建图的move_base参数 下午: 1. 完成rviz中marker标记功能开发 Day 10 上午: 1. 将marker功能添加到真实机器人上,并完成各项参数优化。 下午: 1. 完成代码整理,撰写说明文档。
  • ORB-SLAM室内服务
    优质
    本研究提出了一种基于ORB-SLAM算法的室内服务型移动机器人的定位和导航解决方案,有效提升机器人在动态环境中的自主导航能力。 室内服务移动机器人的ORB-SLAM定位导航方法探讨了如何利用ORB-SLAM技术实现机器人在复杂环境中的精准定位与自主导航。这种方法通过高效的地图构建及实时跟踪机制,为室内服务型机器人提供了可靠的位置信息支持,从而增强了其操作灵活性和任务执行效率。
  • Android定
    优质
    本示例代码展示了如何在Android设备上实现定位服务并导航至指定的目的地,适用于开发者学习和应用。 今天无意中看到技术大神利用百度地图定位并实现目的地导航的Demo,觉得很不错,就分享一下其实现效果:进入后首先会得到当前位置,并在地图上显示出来;输入框中输入目的地后,在地图上会出现最佳线路,我这里设置的是距离最小的驾车线路,另外还有公交线路、步行线路。代码中有详细注释说明。此外,在控制台还输出了线路上每一个节点的信息以及起始位置和目的地的距离,信息显示的是在当前节点的导航信息。 接下来是实现过程:首先注册百度开发者账号,并查看百度地图API相关资料;接着为需要加入地图的应用申请APP KEY。完成这些步骤后就可以开始开发了。
  • 【源】利用MATLAB仿真进行
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    本项目基于MATLAB平台,采用编程技术对移动机器人的路径规划与导航算法进行仿真研究,旨在优化机器人在复杂环境中的自主导航能力。 MATLAB 示例代码用于移动机器人导航。
  • 卡尔曼滤波SLAMMATLAB
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于卡尔曼滤波的机器人同步定位与地图构建(SLAM)算法的可视化演示,适用于研究和教学用途。 基于卡尔曼滤波的机器人SLAM导航算法MATLAB演示程序提供了简洁的GUI界面,便于开发和修改。
  • 【要点】自主论.pdf
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    《自主移动机器人导论》是一本介绍自主移动机器人基础理论与应用技术的入门读物,涵盖传感器、定位导航及路径规划等核心内容。 知识梳理与读后感主要涉及对所学内容的总结归纳以及个人对该内容的理解和感受。通过这一过程,可以帮助加深记忆,并促进批判性思维的发展。此外,撰写读后感还有助于提升表达能力和文学素养,使读者能够更好地理解和欣赏作品或理论体系中的深层含义和个人见解之间的联系。