不管是在學術界還是工業(yè)界，MATLAB無論從應用廣度，及受眾滿意度得分都非常高，究其原因，無外乎以下幾點：
在學術界，并非每個人都是計算類專業(yè)出身，當計算機編程語言學習的不多，但又需要處理科學研究中的大量實驗數據時，使用其他編程語言就相對較為困難。
這時，不同于其他需要編寫底層邏輯語言，且編程邏輯與人們進行計算的思路和表達方式都大體相同的MATLAB就顯得額外親切。
業(yè)內流傳已久的捷徑黑科技MATLAB已經成為本科、碩博士，必須使用的研究工具之一。
而在工業(yè)界，如果你是工程師，在工程應用這一塊，就更廣了，機器人、通信、嵌入式、圖像處理等功能應有盡有。
有朋友用MATLAB寫了一個爬蟲的程序，獲取了智聯(lián)招聘平臺上關于MATLAB的四千多條招聘信息，獲取關鍵詞如下圖：
MATLAB簡單易學，降低用戶的數學基礎和計算機編程語言的要求，具有友好的工作平臺和編程環(huán)境，涵蓋了近600個工程中需要用到數學處理函數，強大的計算機數據處理能力。用來做大數據處理，建模仿真等。
除開MATLAB編程，還有一個還有“變態(tài)”般存在的Simulink工具箱。
拖出我們需要的功能模塊，按照個人需求連接各個模塊，設置好參數，無需編程，即可快速搭建各個系統(tǒng)模型。
當然，這些都是一些程序軟件上的，還有一個更有趣的，MATLAB的硬件支持包MATLAB/Simulink Support Package！
如上圖所示，這就意味著，我們可以在MATLAB中配置好Simulink仿真模型，然后結合MATLAB中的STM32芯片的器件支持包，通過STM32CubeMX的聯(lián)用，實現(xiàn)了芯片配置，最后轉換為完整的C代碼文件。
近年AI（人工智能）技術、機器人技術飛速發(fā)展，MATLAB怎么能落伍。為了給用戶提供多維度的技術提升，今年MATLAB R2020a上線升級多多功能。
增加了人工智能，深度學習，機器人控制和規(guī)劃等的工具箱，其中包括機器人運動控制，路徑規(guī)劃，感知，SLAM等等方面的工具。就我個人而言，本職是做機器人控制這一塊的。
在機器人應用這塊，MATLAB對于初學者更是十分友好，提供了足夠多的工具箱。不管是運動控制還是路徑規(guī)劃。
亦或是視覺SLAM等等。而在機器人控制中，路徑規(guī)劃是機器人完成各種任務的基礎，一直也是業(yè)界研究的熱點，之前版本的MATLAB也有相關的涉及。
非常喜聞樂見的是，最近發(fā)布的MATLAB R2020a在這塊也有新的突破：添加了多個路徑規(guī)劃函數，可供用戶直接進行調用，修改系統(tǒng)的一些控制參數即可完成路徑規(guī)劃系統(tǒng)的搭建，快速完成實驗仿真或工業(yè)設計。
在路徑規(guī)劃的研究上，學術界研究人員提出了許多規(guī)劃方法：如人工勢場法、單元分解法、隨機路標圖（PRM）法、快速搜索樹（RRT）法等。
機器人運動規(guī)劃的基本任務可以描述為：從開始位置到目標位置的運動。
1、如何躲避構型空間中出現(xiàn)的障礙物（幾何路徑規(guī)劃）
2、如何滿足機器人本身在機械、傳感方面的速度、加速度等限制（不確定性、反饋、微分約束等）
其中，基于抽樣的運動規(guī)劃算法是用于解決第1個問題的重要方法，其核心思想為：先對機器人的單個構型進行碰撞檢測，建立無碰撞構型的數據庫，再對不同的構型進行采樣以生成無碰撞路徑。
該算法的優(yōu)點在于具有通用性，只需要針對不同的機器人運動規(guī)劃問題進行合理的參數調整。
該算法的缺點在于完備性較弱，即當參數設置不合理時，即使存在可行的路徑，也不一定能夠找到。
典型的抽樣規(guī)劃方法有綜合查詢方法和單一查詢方法兩類。
前者首先構建路線圖，先通過采樣和碰撞檢測建立完整的無向圖，以得到構型空間的完整連接屬性。再通過圖搜索即可得到可行的路徑。
后者則從特定的初始構型出發(fā)局部建立路線圖，在構型空間中延伸樹型數據結構，最終使它們相連。
傳統(tǒng)的人工勢場、單元分解法需要對空間中的障礙物進行精確建模，當環(huán)境中的障礙物較為復雜時，將導致規(guī)劃算法計算量較大。
基于隨機采樣技術的PRM法可以有效解決高維空間和復雜約束中的路徑規(guī)劃問題。
本文以MATLAB R2020a，結合PRM算法進行一個路徑規(guī)劃的仿真。
*值得一提的是，更新后的MATLAB，可以直接調用PRM函數，而不需要用戶再去進行PRM算法程序的編寫，可以讓用戶快速完成簡單路徑規(guī)劃的仿真，
只需要13行代碼就可以實現(xiàn)，如下圖所示：
總之，MATLAB R2020a真的香，各位看官著實得親自嘗嘗鮮吶！
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