无人系统二维路径规划与参数优化案例

本案例基于本地 Syslab / MWORKS 环境构建了一个可直接运行的二维路径规划与参数优化演示。

场景说明

• 起点固定为 start = [0, 0]。
• 终点固定为 goal = [10, 10]。
• 设置 5 个中间路径点作为优化变量。
• 地图中布置了 4 个圆形障碍物。
• 目标函数综合考虑路径长度、路径平滑性和避障惩罚。

算法配置

• 智能算法：particleswarm，即粒子群优化 PSO，全局搜索能力较强。
• 传统优化算法：fminsearch，基于 Nelder-Mead 的无导数局部优化。

结果摘要

当前这一轮运行中，综合目标值最优的算法为 fminsearch。

输出文件

• outputs/path_results.png：初始路径与优化后路径对比图。
• outputs/convergence_curves.png：两种算法的收敛曲线。
• outputs/algorithm_comparison.png：关键指标柱状对比图。
• outputs/comparison_metrics.csv：结果指标表，便于二次分析。
• outputs/results_summary.txt：文本摘要结果。

运行方式

在 Syslab 中进入本案例目录后，执行以下命令：

include("main.jl")
run_demo()

脚本会自动完成求解、绘图，并将全部结果写入 outputs/ 目录。