1、采用Matlab编写 2、内部包含程序源码、参考论文 3、采用遗传算进行路径的规划和查找 4、对障碍物的位置形状和路径规划的起始和终止点可以自己设定

用A*算法进行二维路径规划，即AStar算法， matlab程序，可以直接运行

自主泊车的matlab仿真代码，可以实现最小半径自主泊车路径规划方法的仿真演示，车辆参数包括车长、车宽，以及车位参数等等均可调。

不等半径泊车方法的matlab代码，可以实现不等半径自主泊车路径规划方法的演示，车辆参数如车长、车宽，以及车位参数均可调。

蚁群算法实现三维路径规划Matlab源码 内有算法论文

基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源码 算法的思路如下：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用Dijkstra算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径，由于上述算法使用了连接线中点的条件，不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。

用MATLAB实现路径规划，采用A*算法，三维路径规划也可以。

基于粒子群算法机器人路径规划matlab程序，附有障碍图

采用栅格对机器人的工作空间进行划分，再利用优化算法对机器人路径优化，是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。目前，采用蚁群算法在栅格地图上进行路径优化取得比较好的效果，而利用遗传算法在栅格地图上进行路径优化在算法显得更加难以实现。 利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括：1保证路径不间断，2保证路径不穿过障碍。 用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的，就是种群初始化，选择，交叉，变异，适应度计算这样，那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。

刀具路径规划matlab程序，生成B样条曲线，可以看看。............................................................................