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⛄ 内容介绍
为了提高栅格地图中路径规划的质量和效率,研究了采用不同类型的栅格建立栅格地图的方法,并分析了在相同环境、相同路径规划算法的情况下,不同类型栅格对最终规划路径的影响.仿真结果表明,采用正六边形栅格(蜂巢栅格)的栅格地图相比于传统栅格的栅格地图，在障碍物信息描述方面更具有优势,规划出的路径长度最短,效率较高.
⛄ 部分代码
clc
clear
close all
h_data=xlsread('data.xlsx');%读取高程数据
[row,col]=size(h_data);
S_coo=[1 1];%起始六边形中心位置
h_x=zeros(row,col);
h_y=zeros(row,col);
for i=1:row
h_x(i,:)=1:col;
if mod(i,2)==0
h_x(i,:)=h_x(i,:)+0.5;
end
h_y(i,:)=S_coo(2)+(i-1)*3^0.5/2;
end
h2_data=ceil(h_data/20)-1;
alphy=pi/6:pi/3:(11*pi/6);
r=1/3^0.5;
figure(1)
hold on
axis([0.45 27 0.4 18.1])
%% 设置图的大小和位置
set(gcf,'position',[200,40,1200,720]);
for i=1:row
for j=1:col
x=h_x(i,j)+r*cos(alphy);
y=h_y(i,j)+r*sin(alphy);
for k=1:h2_data(i,j)
h=fill(x,y,'y');
set(h,'facealpha',0.15)
end
text(h_x(i,j)-0.2,h_y(i,j)-0.3,num2str(h_data(i,j)),'FontSize',6)
text(h_x(i,j)-0.2,h_y(i,j)+0.3,num2str((i-1)*col+j),'FontSize',6)
end
end
k_line=xlsread('data2.xlsx');%读取黑色路径数据
r_line=xlsread('data3.xlsx');%读取红色路径数据
for k=1:size(k_line,1)
i1=ceil(k_line(k,1)/col);
j1=mod(k_line(k,1)-1,col)+1;
i2=ceil(k_line(k,2)/col);
j2=mod(k_line(k,2)-1,col)+1;
plot([h_x(i1,j1),h_x(i2,j2)],[h_y(i1,j1),h_y(i2,j2)],'k','LineWidth',2)
end
for k=1:size(r_line,1)
i1=ceil(r_line(k,1)/col);
j1=mod(r_line(k,1)-1,col)+1;
i2=ceil(r_line(k,2)/col);
j2=mod(r_line(k,2)-1,col)+1;
plot([h_x(i1,j1),h_x(i2,j2)],[h_y(i1,j1),h_y(i2,j2)],'r','LineWidth',2)
end
⛄ 运行结果
六角格下方数字表示高程给出一个点或多个点（如3228处的红点），均位于六角格中心，可以在地图内运动。运动方向为垂直于六角格的六个边，运动的最小单位为1格。速度如下：相邻两格高程相同或正负20以内，速度6格/min相邻两格高程相差超过20，每高20，进入速度减半。如140进入200，速度2格/min。由高处进入低处，速度不变，为6格/min 沿黑线运动速度8格/min，沿红线运动速度14格/min，在红黑线上运动时不受高低差影响现给出任意一个格，找到各点到该格的最快路线。
⛄ 参考文献
[1] 黄浩乾, 沈寒伊, 唐家成,等. 基于六边形栅格地图的多AUV任务分配与路径规划方法:, CN111307153A[P]. 2020.
[2] 王文明, 杜佳璐. 基于正六边形栅格JPS算法的智能体路径规划[J]. 系统工程与电子技术, 2021(043-012).
[3] 关泉珍, 鲍泓, 史志坚. 基于A*算法的驾驶地图路径规划实现[J]. 北京联合大学学报, 2016, 30(2):9.
[4] 朱宝艳, 李彩虹, 宋莉,等. 基于栅格的可视图建模的移动机器人全局路径规划A*搜索算法[J]. 2017.
[5] 陶哲, 高跃飞, 郑天江,等. 基于A*算法在蜂巢栅格地图中的路径规划研究[J]. 中北大学学报：自然科学版, 2020, 41(4):8.
