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⛄ 内容介绍
路径规划是机器人领域中的一个重要问题，它涉及到如何让机器人在给定的环境中找到最优的路径以完成任务。近年来，基于金豺优化的机器人路径规划算法成为研究的热点。
金豺优化算法是一种仿生算法，它模拟了金豺在寻找食物时的行为。金豺是一种聪明而灵活的动物，它能够通过观察周围环境和自身运动来找到最短的路径。这种算法通过模拟金豺的行为，将机器人路径规划问题转化为数学优化问题，并通过迭代的方式逐步优化路径。
基于金豺优化的机器人路径规划算法具有许多优势。首先，它能够在复杂的环境中找到最短路径，适应各种复杂的场景。其次，该算法具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内找到最优解。此外，该算法还能够充分考虑机器人的能量消耗和运动效率，使得路径规划更加智能化和高效化。
然而，基于金豺优化的机器人路径规划算法也存在一些挑战和限制。首先，算法的复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。此外，算法的鲁棒性和可靠性还需要进一步提升，以适应不同的环境和任务需求。
总之，基于金豺优化的机器人路径规划算法是一种有潜力的研究方向。通过模拟金豺的行为，该算法能够有效地解决机器人路径规划问题，并在实际应用中发挥重要作用。然而，为了进一步提升算法的性能和应用范围，还需要进行更深入的研究和探索。
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).
