ABU2026 机器人路径规划系统

项目概述

ABU2026是一个专为ABU Robocon 2026竞赛设计的智能机器人路径规划系统，支持单遥控+单自动协同模式的多机器人协调控制。系统集成了先进的路径规划算法、环境感知处理、模糊逻辑控制和用户友好的GUI界面，为机器人竞赛提供高效、可靠的自主导航解决方案。

功能特性

🎯 核心功能

• 多算法路径规划: 支持A*、RRT*、Dijkstra全局规划和DWA、TEB、VFH局部规划
• 多机器人协调: 实现单遥控+单自动协同模式，支持任务分配和冲突解决
• 智能环境感知: 集成传感器数据融合、动态障碍物检测和模糊环境处理
• 实时控制界面: 提供遥控操作、系统监控、参数配置的完整GUI系统
• 安全监控: 内置碰撞检测、紧急停止和系统状态监控机制

🚀 技术亮点

• 模糊逻辑控制: 处理不确定环境下的决策问题
• 实时性能优化: 支持高频率路径更新和控制指令执行
• 模块化设计: 易于扩展和维护的代码架构
• 完整测试覆盖: 包含单元测试、集成测试和性能测试

系统要求

软件环境

• MATLAB R2020b 或更高版本
• 推荐安装以下工具箱：
  • Robotics System Toolbox
  • Navigation Toolbox
  • Fuzzy Logic Toolbox
  • Parallel Computing Toolbox (可选)

硬件要求

• CPU: Intel i5 或 AMD Ryzen 5 以上
• 内存: 8GB RAM (推荐16GB)
• 存储: 至少2GB可用空间
• 显卡: 支持OpenGL 3.0以上

快速开始

1. 项目下载与安装

# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/DarrenPig/ABU2026-ROBOCON.git
cd ABU2026

2. 环境配置

1. 打开MATLAB
2. 将项目根目录添加到MATLAB路径：

   addpath(genpath('d:\Paper_dev\ABU2026'));

3. 运行配置脚本：

   run('config/system_config.m');

3. 系统启动

% 启动完整系统
main();

% 或运行基础示例
basicUsageExample();

使用示例

基础路径规划

% 创建环境地图
map = EnvironmentMap(20, 20, 0.5);
map.addObstacle([5, 5], [8, 8]);

% 初始化机器人状态
robot = RobotState([2, 2], 0, [0, 0]);

% 执行路径规划
planner = AStarPlanner();
path = planner.planPath(robot.position, [18, 18], map);

% 可视化结果
map.visualize();
hold on;
plot(path(:,1), path(:,2), 'r-', 'LineWidth', 2);

多机器人协调

% 运行多机器人示例
multiRobotExample();

% 或启动GUI界面
guiExample();

性能测试

% 运行性能测试
performanceTest();

% 运行所有测试用例
runAllTests();

项目结构

ABU2026/
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── algorithms/         # 算法模块
│   │   ├── global_planning/    # 全局路径规划
│   │   ├── local_planning/     # 局部路径规划
│   │   └── fuzzy_control/      # 模糊控制
│   ├── controllers/        # 控制器模块
│   ├── core/              # 核心数据结构
│   ├── gui/               # 图形用户界面
│   ├── interfaces/        # 接口定义
│   ├── perception/        # 环境感知
│   └── utils/             # 工具函数
├── tests/                 # 测试用例
├── examples/              # 使用示例
├── docs/                  # 技术文档
├── config/                # 配置文件
└── main.m                 # 主程序入口

文档说明

• 技术架构文档 - 系统架构和设计说明
• API参考文档 - 核心类和函数说明
• 用户手册 - GUI界面使用指南
• 开发者指南 - 代码结构和扩展开发

配置说明

系统配置

编辑 config/system_config.m 文件来调整系统参数：

% 路径规划参数
config.planning.global_algorithm = 'AStar';  % 'AStar', 'RRTStar', 'Dijkstra'
config.planning.local_algorithm = 'DWA';     % 'DWA', 'TEB', 'VFH'
config.planning.update_frequency = 10;       % Hz

% 多机器人参数
config.multi_robot.max_robots = 4;
config.multi_robot.communication_range = 10; % meters
config.multi_robot.coordination_mode = 'SingleRemoteAuto';

% GUI参数
config.gui.enable_3d_visualization = true;
config.gui.update_rate = 30; % FPS

故障排除

常见问题

Q: 系统启动时出现路径错误 A: 确保已将项目根目录添加到MATLAB路径中，运行 addpath(genpath(pwd))

Q: GUI界面无法正常显示 A: 检查MATLAB版本是否支持所需的GUI组件，推荐使用R2020b以上版本

Q: 路径规划算法运行缓慢 A: 尝试减小地图分辨率或调整算法参数，可在配置文件中修改

Q: 多机器人通信异常 A: 检查网络配置和通信端口设置，确保防火墙允许相关端口通信

调试模式

启用调试模式获取详细日志信息：

% 设置调试级别
setDebugLevel('verbose');

% 启动系统
main();

性能优化

建议配置

1. 并行计算: 启用Parallel Computing Toolbox以加速路径规划
2. 内存管理: 定期清理不必要的变量和图形对象
3. 算法选择: 根据环境复杂度选择合适的规划算法
4. 更新频率: 平衡实时性和计算负载

贡献指南

我们欢迎社区贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork 项目仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

代码规范

• 遵循MATLAB编程规范
• 添加详细的函数注释
• 包含相应的测试用例
• 更新相关文档

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件

联系方式

• 项目维护者: DarrenPig
• 邮箱: 22230635@czu.cn
• 项目主页: https://github.com/DarrenPig/ABU2026-ROBOCON

致谢

感谢以下开源项目和研究工作的支持：

• MATLAB Robotics System Toolbox
• 相关路径规划算法的研究论文
• ABU Robocon竞赛组织方

---

注意: 本系统专为ABU Robocon 2026竞赛设计，使用前请仔细阅读竞赛规则和技术要求。