基于Matlab的扫地机器人路径规划与充电路径优化设计

本研究介绍了一种基于MATLAB平台的扫地机器人路径规划与充电路径优化设计。

项目信息

编号：MOG-37
大小：6M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b

项目介绍

项目采用深度优先搜索（DFS）算法对所有节点进行遍历，模拟扫地机器人清扫房间的过程。在清扫任务完成后，使用蚁群算法（ACO）设计出一条回到充电地点的最短路径，模拟机器人工作完成后的自动充电过程。此外，项目对课桌进行了建模，以真实屋子的布局还原了实际清扫环境。仿真结果验证了所设计算法的有效性，为智能扫地机器人提供了可靠的路径规划与回充电路径优化方案。

路径规划或环境建模的图示

展示了蚁群算法在路径规划中的工作原理，图中分为四个部分，分别描述了不同情况下的蚂蚁寻路过程。以下是每个部分的含义：

(a) 无障碍物时路径:
在起点和终点之间没有障碍物的情况下，蚂蚁随机地从起点出发，最终大部分蚂蚁会找到一条直达终点的路径。这条路径通常是最短路径，因为没有任何障碍物阻挡。

(b) 刚加入障碍物时:
当在起点和终点之间加入一个障碍物后，蚂蚁开始遇到障碍物。此时，蚂蚁会在障碍物周围随机选择路径，有些蚂蚁会绕过障碍物寻找新的路径到达终点。这时路径还没有明显的优化。

(c) 前期规划路径:
在障碍物存在的情况下，经过一段时间后，蚂蚁的行动逐渐集中在能够绕过障碍物的路径上。这时，路径已经开始形成明显的规律，显示出蚂蚁群体对路径的优化过程。

(d) 选择最优路径:
最终，经过多次尝试和信息素的累积，蚂蚁群体找到了一条绕过障碍物的最优路径。这条路径成为了所有蚂蚁的主要通行路线，反映了蚁群算法的全局优化能力。

这幅图通过蚂蚁在不同条件下的路径选择过程，直观地展示了蚁群算法如何从随机探索逐渐收敛到最优路径的过程，体现了算法在路径规划问题中的应用。

项目文档

Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程

算法流程

代码讲解

Tipps：仅对main.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

运行 main.m

分析：该图展示了扫地机器人在房间内的初始环境设置。图中的三维网格代表房间的平面，黑色块状物体可能表示房间内的障碍物或家具（如桌椅）。黄色的网格区域可能表示机器人可以行走的区域，蓝色的小方块可能表示机器人需要清扫的位置。

分析：该图展示了扫地机器人规划出的最佳路径。绿色的线条代表机器人在清扫过程中所走的路径。该路径连接了所有需要清扫的位置，同时避开了障碍物，覆盖了整个房间的可清扫区域。图中的蓝色网格可能表示该区域已经被清扫过，标题“最佳路径”说明这条路径是经过算法优化的最佳路径。

分析：该图显示了“历时 0.931691 秒”，这表示算法计算出最佳路径所花费的时间。这表明算法在不到1秒的时间内计算出了最佳路径，体现了算法的高效性。

这些图表明，机器人成功地执行了路径规划算法，利用深度优先搜索（DFS）算法进行全面的清扫覆盖，并使用蚁群算法设计回到充电地点的最短路径。仿真结果直观展示了机器人在复杂环境下的路径规划和执行过程。

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)