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⛄ 内容介绍
路径规划是在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径的过程。这在现代社会中有着广泛的应用，例如导航系统、物流配送和无人机飞行等。为了解决这个问题，许多路径规划算法被提出和应用。
其中一种基于天鹰优化的路径规划算法在解决这个问题上表现出色。天鹰优化算法是一种模拟自然界中鹰群捕食行为的启发式优化算法。它通过模拟鹰群的搜索行为来寻找最优解。
这种路径规划算法的基本思想是将路径规划问题转化为一个优化问题。算法首先随机生成一组初始解，然后通过迭代优化的方式，逐步改进解的质量。在每一轮迭代中，算法会根据一定的规则选择一部分解进行更新。这些规则包括选择最优解、选择最差解以及选择随机解等。
天鹰优化算法的优势在于它的搜索能力强大，并且能够很好地平衡全局搜索和局部搜索。它能够在搜索空间中快速找到最优解，并且具有较高的收敛速度和精度。
然而，这种路径规划算法也存在一些限制。首先，算法的性能高度依赖于初始解的质量和搜索空间的选择。如果初始解质量较差或者搜索空间太大，算法可能会陷入局部最优解。其次，算法的计算复杂度较高，特别是在处理大规模问题时。
总的来说，基于天鹰优化的路径规划算法是一种有效的解决方案。它能够快速找到最优解，并且具有较高的搜索能力。然而，在使用该算法时需要注意选择合适的初始解和搜索空间，以及处理好算法的计算复杂度。通过充分理解和应用这种算法，我们可以更好地解决路径规划问题，提高效率和准确性。
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。
目标函数设定
⛄ 部分代码
function drawPath(path,G,flag)%%%%xGrid=size(G,2);drawShanGe(G,flag)hold onset(gca,'XtickLabel','')set(gca,'YtickLabel','')L=size(path,1);Sx=path(1,1)-0.5;Sy=path(1,2)-0.5;plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 起点for i=1:L-1 plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10) hold onendEx=path(end,1)-0.5;Ey=path(end,2)-0.5;plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 终点
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 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].
[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] 崔鼎,郝南海,郭阳宽.基于RRT*改进的路径规划算法[J].机床与液压, 2020(9).
