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⛄ 内容介绍
近年来，随着工业4.0的兴起，国内外制造业都在积极进行智能化的转型升级。 作为生产制造环节的搬运工———移动机器人，其在制造业中的重要程度与日俱增。 作为移动机器人关键技术之一的路径规划技术，其在很大程度上决定了机器人本身乃至整条生产线智能化的水平，引发了国内外专家的研究热潮。 机器人的路径规划是指在满足机器人工作条件的基础上，尽可能地找到一条从初始点到目标点的最短且能避开障碍、保证自身安全的路径。为此，针对路径规划问题，国内外专家及学者们提出了许多经典的算法，诸如A*算法、遗传算法、模拟退化算法、启发式搜索法、粒子群算法及蚁群算法等，它们都已应用于机器人的路径规划研究中，并取得了较好的成果。
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
模型原理
基于类电磁机制优化的机器人路径规划算法是一种启发式算法，灵感来源于电磁场中的粒子运动行为。它通过模拟粒子在电磁场中的相互作用，来优化机器人的路径规划问题。下面是基本的基于类电磁机制优化的机器人路径规划算法的步骤：场景建模：将机器人要规划路径的环境建模为图形结构，其中节点表示机器人可以到达的位置，边表示位置之间的连接关系。根据实际情况设定节点之间的距离或权重。粒子初始化：随机生成一群粒子，每个粒子代表一种路径规划方案。每个粒子都有一个位置和速度，用于模拟其在搜索空间中的运动。适应度计算：对每个粒子计算适应度值，用于评估其路径规划方案的优劣。适应度函数可以根据问题的特点和要求进行定义，如路径长度、时间消耗等。粒子更新：根据粒子之间的相互作用和适应度值，更新粒子的位置和速度。通过引入类电磁机制，粒子之间会受到相互排斥和相互吸引的力的作用，以寻找更优的路径规划方案。迭代优化：重复进行粒子更新的过程，直到满足终止条件。终止条件可以是达到最大迭代次数、适应度值收敛等。路径提取：在迭代完成后，从最优粒子的位置信息中提取出机器人的规划路径。基于类电磁机制优化的机器人路径规划算法通过模拟粒子的运动和相互作用，能够在搜索空间中寻找到较优的路径规划方案。该算法具有全局搜索能力和自适应性，适用于复杂环境下的路径规划问题。需要根据具体情况进行参数调节和优化，以获得更好的性能和效果。
⛄ 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).
