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⛄ 内容介绍
室内环境栅格法建模步骤
1.栅格粒大小的选取
栅格的大小是个关键因素，栅格选的小，环境分辨率较大，环境信息存储量大，决策速度慢。
栅格选的大，环境分辨率较小，环境信息存储量小，决策速度快，但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。
2.障碍物栅格确定
当机器人新进入一个环境时，它是不知道室内障碍物信息的，这就需要机器人能够遍历整个环境，检测障碍物的位置，并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值，并对相应的栅格值进行修改。自由栅格为不包含障碍物的栅格赋值为0，障碍物栅格为包含障碍物的栅格赋值为1.
3.未知环境的栅格地图的建立
通常把终点设置为一个不能到达的点，比如（-1，-1），同时机器人在寻路过程中遵循“下右上左”的原则，即机器人先向下行走，当机器人前方遇到障碍物时，机器人转向右走，遵循这样的规则，机器人最终可以搜索出所有的可行路径，并且机器人最终将返回起始点。
备注：在栅格地图上，有这么一条原则，障碍物的大小永远等于n个栅格的大小，不会出现半个栅格这样的情况。
野狗优化算法
非洲野狗主要生活在非洲的干燥草原和半荒漠地带，活跃于草原、稀树草原和幵阔的干燥灌木丛．它们通常群居，领土范围大小在２００到２０００平方公里之间，通过叫声进行定位．采取群体合作方式猎杀中型有蹄动物，追击时速可达４５千米．每个群落大约有４０名成员．一般每个群落的成年成员大约是７－１５只，由一对首领统治．它们善于协作，合作狩猎时，由雄性首领率领，在领地内游猎．非洲野狗狩猎依赖视觉而非嗅觉，它们发现猎物后会紧紧追逐，直到猎物疲惫不堪．非洲野狗用各种不同的方式进行彼此之间的联系，它们使用气味（嗅觉），声音和姿势（身体语言）进行沟通．它们具有非常强的气味，这样就可以很容易地对远处的其他组成员进行检测．在捕猎时，群体中的非洲野狗通过叫声进行定位．群体成员用发音来帮助协调行动并追踪，其语音特点类似鸟声，是一个不寻常低吼声或唧唧声，直到狩猎成功．非洲猎狗算法（ａｗｄａ）ｍ就是模拟猎狗的这种行为提出的，它以迭代的方式来模拟群体捕猎行为，即寻找最优值．非洲野狗通过初始化猎狗的位置，竞争首领野狗，野狗群协同移动几个步骤来实现求解最优化问题．算法流程图如图１所示
基于野狗优化的机器人路径规划算法基本思想和步骤
- 问题建模：将机器人路径规划问题转化为数学模型，定义目标函数和约束条件。目标函数可以是路径长度最短、时间最短、能耗最低等，约束条件可以包括避开障碍物、遵守限制速度等。
- 野狗群体初始化：随机生成一定数量的野狗个体，每个个体表示一种路径规划方案。每个个体包含表示路径的一组状态或坐标。
- 适应度评估：根据目标函数和约束条件，评估每个野狗个体的适应度，即衡量其路径规划方案的优劣程度。
- 野狗移动：根据野狗群体中个体的适应度，通过模拟野狗的行为进行移动。每个野狗个体都会根据当前的位置和适应度，选择移动到下一个位置。
- 适应度更新：根据野狗移动后的新位置，重新评估各个个体的适应度，并更新最优路径。
- 终止条件：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、适应度达到要求等），判断是否终止算法。
- 最优路径提取：在算法终止后，选择适应度最好的个体作为最优路径规划方案，并提取其中的路径。
- 可选的后处理：对最优路径进行后处理，如平滑路径、优化路径等，以得到更优的机器人路径规划结果。
需要注意的是，野狗优化算法中的野狗个体移动过程可以通过调整位置或状态来实现，具体实现方式可以根据具体问题进行设计。此外，优化算法的性能还受到参数设置、种群大小等因素的影响，需要进行合理调整和实验验证。
⛄ 部分代码
%_________________________________________________________________________%% Dingo Optimization Algorithm (DOA) source code %% %% Developed in MATLAB 9.4.0.813654 (R2018a) %% %% Author: Dr. Hernan Peraza-Vazquez %% MTA. Gustavo Echavarria-Castillo %% %% e-mail: hperaza@ipn.mx gechavarriac1700@alumno.ipn.mx %% %% Programmer: Dr. Hernan Peraza-Vazquez %% Main paper: %% A Bio-Inspired Method for Engineering Design Optimization Inspired by %% Dingoes Hunting Strategies. %% Mathematical Problems in Engineering. (2021). Hindawi. % %% DOI: doi.org/10.1155/2021/9107547 %%_________________________________________________________________________%function [ o ] = survival_rate( fit, min, max ) for i=1:size(fit,2) o(i)= (max-fit(i))/(max-min); endend%_________________________________________________________________________%%[Improves the algorithm by replacing vectors with low survival value with values generated by Eq.6 ] %[The fitness value is normalized]
%_________________________________________________________________________%% Dingo Optimization Algorithm (DOA) source code %% %% Developed in MATLAB 9.4.0.813654 (R2018a) %% %% Author: Dr. Hernan Peraza-Vazquez %% MTA. Gustavo Echavarria-Castillo %% %% e-mail: hperaza@ipn.mx gechavarriac1700@alumno.ipn.mx %% %% Programmer: Dr. Hernan Peraza-Vazquez %% Main paper: %% A Bio-Inspired Method for Engineering Design Optimization Inspired by %% Dingoes Hunting Strategies. %% Mathematical Problems in Engineering. (2021). Hindawi. % %% DOI: doi.org/10.1155/2021/9107547 %%_________________________________________________________________________% function [ vAttack ] = vectorAttack( SearchAgents_no,na )c=1; vAttack=[]; while(c<=na) idx =round( 1+ (SearchAgents_no-1) * rand()); if ~findrep(idx, vAttack) vAttack(c) = idx; c=c+1; end end%_________________________________________________________________________%%[Used in the Strategy 1: Group Attack, Eq. 2, Section 2.2.1]%
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王菁华,张翠敏.智能机器人综合路径规划算法在Matlab中的实现[J].天津工程师范学院学报, 2006, 16(3):4.DOI:10.3969/j.issn.2095-0926.2006.03.012.
[2] 吴宪祥,郭宝龙,王娟.基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法[J].机器人, 2009, 31(6):5.DOI:10.3321/j.issn:1002-0446.2009.06.013.
[3] 张毅,刘杰.一种基于优化混合蚁群算法的机器人路径规划算法:CN201711121774.X[P].CN107917711A[2023-07-10].
