matlab实现建立一个智能小车路径规划系统

在MATLAB中实现一个智能小车的路径规划系统，我们可以采用多种方法，包罗基于图的搜刮算法（如A算法）、基于采样的方法（如RRT - Rapidly-exploring Random Trees）、或者更复杂的基于优化的方法（如模型猜测控制MPC）。这里，我将以AI算法为例，展示怎样在MATLAB中实现一个简朴的路径规划系统。
步骤 1: 预备环境

起首，我们必要界说小车的运行环境，这通常是一个二维的网格图。每个网格可以是可通行的或不可通行的。

	% 创建一个简朴的网格图
	gridSize = 50;
	grid = zeros(gridSize);
	% 设置障碍
	grid(10:15, 10:15) = 1;
	grid(30:35, 30:35) = 1;
	% 显示网格
	figure;
	imagesc(grid);
	colormap([1 1 1; 0 0 0]); % 白色为可行走，黑色为障碍
	axis equal;
	axis image;
	grid on;
	hold on;

步骤 2: 实现AI算法

AI算法是一种开导式搜刮算法，它团结了最好优先搜刮和Dijkstra算法的优点。我们必要界说开导式函数（如曼哈顿距离或欧几里得距离）来评估节点到尽头的距离。

	function [path, cost] = astar(start, goal, grid)
	% 初始化
	openSet = containers.Map('KeyType', 'any', 'ValueType', 'any');
	openSet(num2str(start)) = struct('f', 0, 'g', 0, 'parent', [], 'x', start(1), 'y', start(2));
	closedSet = containers.Map('KeyType', 'any', 'ValueType', 'logical', 'DefaultValue', false);
	% 开导式函数（曼哈顿距离）
	heuristic = @(x1, y1, x2, y2) abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2);
	% 主循环
	while ~isempty(openSet)
	% 查找F值最小的节点
	[~, currentIdx] = min(arrayfun(@(k) openSet(k).f, keys(openSet)));
	current = openSet(num2str(currentIdx));
	% 假如到达目的
	if current.x == goal(1) && current.y == goal(2)
	path = backtrack(current, goal);
	return;
	end
	% 扩展节点
	[x, y] = ndgrid(current.x-1:current.x+1, current.y-1:current.y+1);
	x = x(;
	y = y(;
	validMoves = (x >= 1 & x <= size(grid, 1) & y >= 1 & y <= size(grid, 2) & grid(x, y) == 0);
	for i = validMoves
	neighbor = [x(i), y(i)];
	tentativeGScore = current.g + 1;
	if ~closedSet(num2str(neighbor)) || tentativeGScore < openSet(num2str(neighbor)).g
	openSet(num2str(neighbor)) = struct(...
	'f', tentativeGScore + heuristic(neighbor(1), neighbor(2), goal(1), goal(2)), ...
	'g', tentativeGScore, ...
	'parent', currentIdx, ...
	'x', neighbor(1), ...
	'y', neighbor(2));
	end
	end
	% 移除当前节点
	closedSet(num2str(currentIdx)) = true;
	remove(openSet, num2str(currentIdx));
	end
	% 假如找不到路径
	path = [];
	cost = inf;
	end
	function path = backtrack(current, goal)
	if isempty(current.parent)
	path = [goal;];
	else
	path = backtrack(openSet(num2str(current.parent)), goal);
	path = [current.x, current.y; path];
	end
	end

步骤 3: 调用AI算法并显示路径

	start = [1, 1];
	goal = [45, 45];
	[path, cost] = astar(start, goal, grid);
	% 绘制

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