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基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態約束的非線性系統生成開環軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數等均可根據需求進行更改，程序已調通。

基于matlab的多目標遺傳算法的無人機航路規劃。在三維航路中進行航路代價估計，綜合考慮路徑長度、隱蔽性、危險度，規劃出最優路徑。輸出3D規劃路徑。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的Dijkstra算法進行路徑規劃。可根據實際情況輸入障礙物和起止點坐標信息； 輸出避碰最短路徑； 能夠利用切線圖算法對障礙物區域進行環境建模，設置障礙物的位置和區域。利用Dijkstra算法進行路徑規劃。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的A星算法和PSO算法實現路徑規劃動畫演示，具有GUI界面，可自主生成障礙物。移動靶路徑規劃。程序已調通，可直接運行。

江鴻懷提出基于粒子群優化算法的五自由度機械臂軌跡規劃 [15]，該算法對機械臂運動軌跡的長度及角度進行優化，但是粒子群算法容易陷入局部最優，所求解并非最優解。綜上所述，上述均為對存在多種形狀的障礙物的環境進行有效的避障軌跡規劃。本論文提出一種基于精確碰撞檢測的機械臂避障軌跡規劃。該方法能夠完成在不同形狀障礙物下的避障要求，并且可以在避開障礙物的同時對機械臂運動軌跡進行最大限度的優化。

通過上述步驟，粒子群優化算法可以有效求解三維空間內的機械臂避障路徑規劃問題，實現從起始點到目標點的最短路徑規劃，并確保路徑不與障礙物相交。最終，筆者基于上述的粒子群優化算法編寫了MATLB代碼，其三維避障路徑規劃實驗結果如圖3所示。

MOGA的優勢在于其搜索范圍不受限制，能動態地優化多個目標，能夠協調目標函數之間的關系，確定最優解集，使目標函數盡可能達到一個相對大(小)的值。非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA)是一種基于Pareto最優概念的遺傳算法，該算法有利于決策者根據不同偏好進行決策。

基于matlab的3D路徑規劃，蟻群算法（ACO）和天牛須（BAS）以及兩種結合的三種優化方式，對3D路徑規劃的最短路徑進行尋優。程序已調通，可直接運行。

廣度優先算法搜索到的第一條路徑就是最短路徑。 可視圖法 可視圖法由Lozano-Perez和Wesley于1979年提出，是機器人全局運動規劃的經典算法。可視圖法中，機器人用點來描述，障礙物用多邊形描述。

基于matlab的路徑規劃GUI交互。包括蟻量系統、蟻周系統、蟻密系統、蟻群系統、免疫混合算法。11種路徑規劃數據，最多225個規劃點。蟻群和免疫算法的參數可進行設置，使得效果最佳。動態顯示可視化規劃結果。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的無人機路徑規劃，包括2D路徑和3D路徑，三種優化算法，分別是蝙蝠算法（BA）、蝙蝠算法融合差分進化算法(DEBA)、結合人工勢場方法的改進混沌蝙蝠算法(CPFIBA)。輸出距離迭代曲線和規劃的路徑。程序已調通，可直接運行。

基于matlab的采樣的運動規劃算法-RRT(Rapidly-exploring Random Trees)，3D和2D,原始的RRT算法中將搜索的起點位置作為根節點，然后通過隨機采樣增加葉子節點的方式，生成一個隨機擴展樹，當隨機樹的葉子節點進入目標區域，就得到了從起點位置到目標位置的路徑。程序已調通，可直接運行。

已知有 V 中有頂點 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點 s 到任何其他頂點的最短路徑。對于不含負權的有向圖，Dijkstra算法是目前已知的最快的單源最短路徑算法。 > > > > 算法步驟 1.

遺傳算法參數及對應的代碼為：maxgen=100;sizepop=8;pcross=[0.3];pmutation=[0.2];如圖4所示為100次迭代之后的適應度變化曲線。從圖4可知，迭代到80次時，平均適應度和最佳適應度互相吻合，遺傳算法呈現的效果，數值為-2.0907,此時MATLAB軟件輸出最優解，見表2。