基于遗传算法的栅格法机器人路径规划，可以调路径长度比重和路径顺滑度比重，来达到比较好的路径规划效果，并且障碍点也可以自己设置，有迭代次数和路径长度的优化曲线，点击main.m即可运行

该程序能够进行多机器人编队仿真，程序中包含了多机器人避障，以及多机器人路径规划等，开发了GUI界面，初学者可以学习此程序进行多机器人方面的学习。

该控制算法为模糊控制器在机器人避障系统中的应用，是一个多输入多输出的控制系统，仿真结果和实际的运行结果比较符合

这是一个学习机器人避障算法的matlab仿真代码，直接下载运行就可以使用，备注非常详细，大家可以自定义避障地图，也可以更改参数实现不同的避障

多传感器信息融合在机器人避障中的应用pdf,多传感器信息融合在机器人避障中的应用

论文“Towards Optimally Decentralized Multi-Robot Collision Avoidance via Deep Reinforcement Learning”原文 + 译文（全文），并且包含论文自身实现的代码，以及训练好的模型，安装好ROS环境即可运行； 若是自己有环境，可以改造代码将自己的环境接入（本人亲测有效）； 最后附上控制50个Robot避障的视频，有问题接受咨询^_^

在机器人技术领域，路径规划是核心问题之一，特别是在避障任务中。本算法专注于解决这一问题，提供了一种通用的方法来帮助机器人找到穿越复杂环境的最短路径。以下是该算法的关键知识点及其详细解释： 1. **路径规划算法**：路径规划通常涉及到搜索算法，如A*算法或Dijkstra算法，它们能有效地寻找从起点到终点的最优路径。在这个通用算法中，机器人可能采用一种类似的搜索策略来避开障碍物。 2. **MATLAB编程**：MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具，常用于科学和工程领域的建模与仿真。在这个项目中，MATLAB被用来实现算法，处理路径规划问题。 3. **避障**：避障是机器人自主导航的关键部分，它需要实时地感知周围环境并计算出安全的移动路径。这个算法可能利用传感器数据（如激光雷达或摄像头）来识别和避开障碍物。 4. **障碍物区域设置**：用户可以根据实际情况自定义障碍物的位置，这表明算法具有一定的灵活性和适应性，能够应对不同的环境条件。 5. **50条路径比较**：算法会生成50条可能的路径，并从中选取最短的一条。这可能涉及到多条路径的评估和优化，可能使用了某种启发式方法来快速收敛到最优解。 6. **主程序参数**：“主程序参数.txt”文件很可能包含了算法运行时所需的关键参数，如机器人的起始位置、目标位置、障碍物的坐标以及搜索策略的设定值等。 7. **G2D.m**：此文件可能是将高维数据转化为二维表示的函数，便于可视化和理解机器人的路径规划。在MATLAB中，图形化用户界面或数据可视化通常使用这样的函数来呈现结果。 8. **Route.m**：这个文件很可能是路径规划的核心函数，它可能包含了路径生成、障碍物规避、路径长度计算以及路径选择的逻辑。 这个算法通过结合MATLAB的计算能力，实现了避障路径规划的自动化，允许用户根据实际场景调整障碍物位置，同时确保找到最短路径。通过分析“主程序参数.txt”和运行“Route.m”及“G2D.m”文件，我们可以深入了解算法的运作机制和优化过程。在实际应用中，这样的算法可以应用于无人机送货、自动驾驶汽车或服务机器人等各种环境中的自主导航。

机器人避障的matlab仿真实现，有源码，有动画效果-Robot obstacle avoidance realize the matlab simulation, has source, has animation effects

本人使用一个原始避障程序，里面有相应的论文，我进行了改写

机器人避障（含simulink仿真），代码齐全。欢迎下载交流