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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。
非洲秃鹫算法
AVOA是受非洲秃鹫觅食和导航行为启发提出的一种元启发式优化算法。AVOA数学描述如下。
a avoa通过通过所有适应度适应度适应度适应度炙鹤移动。
式中Ri(t) —除最优、次优蒸鹇外的其他蒸鹱位置； BestV1 、 BestV2 —最优蒸鹛和次优蒸鹛位置； L1 、 L2 —于0和1之间待测量为1 ； pi —选择最佳蒸鹇的概率； fi —其他蒸鹛合适度； t —当前代次数；其他参数含义相同。
b）秃鹫秃鹫觅食，若经常觅食状态状态状态状态状态状态状态状态状态状态能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量能量更强壮的猎鹰附近察觉食物。食物率数据描述为：
式中F —秭兔饲料食用率； T —最大延迟次数； z — 1和1之间的随机数； h — 2和2之间的随机数； rand1 — 0和1之间的随机数； w —控制探索过程序参数，随着w值增加，计算进入研究阶段的概率增加大，反知概率减少。
c)探索阶段。炙鹤工具具有很高的视觉能力和很好的嗅觉能力。在AVOA中，炙鹤通式(5)随机搜索不同域。
式中Pi(t＋1)—第t＋1次迭代秃鹫位置；Pi(t)—第t次迭代秃鹫位置；X—秃鹫随机移动的地方，以保护食物免受其他秃鹫夺取，X＝2×rand，rand表示0和1之间的随机数；P1—探索阶段选择参数；rand2、rand3、randP1—0和1之间的随机数；ub、lb—搜索空间上、下限值；其他参数意义同上。
d)开发阶段。AVOA中，开发阶段分为开发一阶段和开发二阶段2种策略，并通过开发阶段选择参数P2、P3决定采用何种策略进行位置更新。开发第一阶段秃鹫位置更新描述如下：
式中rand4、rand5、rand6、randP2—0和1之间的随机数；P2—开发第一阶段更新策略选择参数；其他参数意义同上。
开发第二阶段秃鹫位置更新描述如下：
式中BestV1(t)、BestV2(t)—第t次迭代最优、次优秃鹫位置；randP3—0和1之间的随机数；P3—开发第二阶段更新策略选择参数；Levy(d)—随即游走，其每一步方向完全随机而各向同性，步长为重尾分布；其他参数意义同上。
⛄ 部分代码
function [current_vulture_X] = exploration(current_vulture_X, random_vulture_X, F, p1, upper_bound, lower_bound) if rand<p1 current_vulture_X=random_vulture_X-(abs((2*rand)*random_vulture_X-current_vulture_X))*F; else current_vulture_X=(random_vulture_X-(F)+rand()*((upper_bound-lower_bound)*rand+lower_bound)); end end
function [ X ] = BoundaryCheck(X, lb, ub) for i=1:size(X,1) FU=X(i,:)>ub; FL=X(i,:)<lb; X(i,:)=(X(i,:).*(~(FU+FL)))+ub.*FU+lb.*FL; endend
function [random_vulture_X]=random_select(Best_vulture1_X,Best_vulture2_X,alpha,betha) probabilities=[alpha, betha ]; if (rouletteWheelSelection( probabilities ) == 1) random_vulture_X=Best_vulture1_X; else random_vulture_X=Best_vulture2_X; endend
⛄ 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).
