本篇内容介绍了“matlab怎么实现小车避让障碍物”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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分为三步：
转换传感器数据
将传感器数据从小车坐标系转换到世界坐标系
通过转换好的传感器数据求解避让运动参数
首先打开这个文件
首先在
取得转换矩阵
%% START CODE BLOCK %%
R = [cos(theta) -sin(theta) x; sin(theta) cos(theta) y; 0 0 1];
%% END CODE BLOCK %%
在
实现转换传感器数据、将传感器数据从小车坐标系转换到世界坐标系
%% START CODE BLOCK %%
% Apply the transformation to robot frame.
ir_distances_rf = zeros(3,n_sensors);
for i=1:n_sensors
x_s = obj.sensor_placement(1,i);
y_s = obj.sensor_placement(2,i);
theta_s = obj.sensor_placement(3,i);
R = obj.get_transformation_matrix(x_s,y_s,theta_s);
ir_distances_rf(:,i) = R*[ir_distances(i); 0; 1];
end
% Apply the transformation to world frame.
[x,y,theta] = state_estimate.unpack();
R = obj.get_transformation_matrix(x,y,theta);
ir_distances_wf = R*ir_distances_rf;
ir_distances_wf = ir_distances_wf(1:2,:);
%% END CODE BLOCK %%
然后在
实现通过转换好的传感器数据求解避让运动参数
%% START CODE BLOCK %%
% Compute the heading vector
n_sensors = length(robot.ir_array);
sensor_gains = [1 1 0.5 1 1];
u_i = (ir_distances_wf-repmat([x;y],1,n_sensors))*diag(sensor_gains);
u_ao = sum(u_i,2);
% Compute the heading and error for the PID controller
theta_ao = atan2(u_ao(2),u_ao(1));
e_k = theta_ao-theta;
e_k = atan2(sin(e_k),cos(e_k));
%% END CODE BLOCK %%
最后运行
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