✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知。
更多Matlab仿真内容点击👇
⛄ 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
原理
基于黄金正弦优化的机器人路径规划算法是一种启发式算法,用于解决机器人在给定环境中的路径规划问题。下面是该算法的步骤:
- 初始化:确定机器人的起始位置和目标位置,并设置初始路径。
- 黄金正弦优化算法:该算法基于黄金分割法和正弦函数,通过迭代优化路径来寻找最优解。
a. 将路径划分为一系列离散的节点,并计算每个节点的适应度函数值。适应度函数可以根据具体问题而定,例如路径长度、避障程度等。
b. 使用黄金分割法对路径进行局部搜索。根据正弦函数的特性,将路径分为两部分,并选择较好的一半作为下一次迭代的搜索空间。
c. 对每个节点进行微调,通过正弦函数来调整节点在搜索空间内的位置,以期望获得更优的路径。
d. 重复上述步骤,直到满足停止条件(例如达到最大迭代次数或达到一定精度)。 - 路径更新:根据最终确定的优化路径,更新机器人的移动轨迹。
⛄ 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).