Robotics-Path-Planning：包含机器人路径规划实验室的所有代码。 这些代码写在MATLAB 2017a上

《机器人路径规划与MATLAB实现详解》 机器人路径规划是机器人学中的核心问题之一，它涉及到如何让机器人在复杂环境中安全、高效地找到从起点到终点的最优或次优路径。MATLAB作为强大的数学计算和建模工具，常被用于机器人路径规划的算法开发和实验。本资料"Robotics-Path-Planning"包含了使用MATLAB 2017a编写的所有相关代码，为学习和研究提供了宝贵的资源。 一、路径规划基础理论 1. **A*算法**：A*（A-star）是一种启发式搜索算法，结合了Dijkstra算法的最短路径特性以及优先级队列的效率，通过引入启发式函数来指导搜索，降低搜索空间，提高效率。 2. **Dijkstra算法**：Dijkstra算法是解决单源最短路径问题的经典算法，确保找到从起点到所有其他节点的最短路径。在机器人路径规划中，常用于无权图或权重非负的情况。 3. **概率道路地图（Probabilistic Road Map, PRM）**：PRM是一种随机规划方法，通过构建一个稀疏的图来近似表示环境，并利用随机采样策略寻找路径。这种方法适用于大规模、复杂的环境。 4. **LEGO EV3与LEGO Mindstorms EV3**：LEGO EV3和LEGO Mindstorms EV3是乐高推出的教育型机器人套件，内置微控制器，可以编程实现各种任务，包括路径规划。 二、MATLAB在路径规划中的应用 MATLAB因其丰富的数学库和图形界面，成为研究和教学路径规划的常用工具。在MATLAB 2017a中，我们可以： 1. **建立环境模型**：使用MATLAB的二维或三维绘图功能，构建机器人的工作环境，包括静态障碍物和动态变化的区域。 2. **实现路径规划算法**：通过MATLAB的脚本或函数，实现如A*、Dijkstra等路径规划算法，计算出机器人从起点到终点的路径。 3. **优化路径**：使用优化工具箱，对初始路径进行优化，考虑速度、能耗等因素，找到更优路径。 4. **模拟与可视化**：在MATLAB环境中运行机器人路径规划，实时显示机器人运动轨迹，方便观察和分析。 三、实践与实验 在"Robotics-Path-Planning-master"压缩包中，你将找到一系列实验代码，它们可能包括： 1. 启发式函数的实现与比较，如曼哈顿距离、欧氏距离等。 2. PRM算法的完整实现，包括节点生成、连接策略和路径搜索。 3. LEGO EV3或Mindstorms EV3的模拟控制代码，用于验证算法的实际效果。 4. 不同环境条件下的路径规划实验，展示算法在各种场景下的性能。 通过对这些代码的学习和实践，你可以深入理解机器人路径规划的基本原理，掌握不同算法的优缺点，同时提升MATLAB编程能力，为未来在机器人领域的工作或研究打下坚实基础。