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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。
基于龙格-库塔（Runge-Kutta）优化的机器人路径规划算法基本思想和步骤问题建模：将机器人路径规划问题转化为数学模型，定义目标函数和约束条件。目标函数可以是路径长度最短、时间最短、能耗最低等，约束条件可以包括避开障碍物、遵守限制速度等。龙格-库塔方法简介：龙格-库塔方法是一种常用的数值计算方法，用于求解常微分方程。它通过逐步逼近微分方程的解，可以提高数值解的精度和稳定性。初始路径生成：根据机器人当前位置和目标位置，生成初始路径。路径优化：利用龙格-库塔方法，对初始路径进行优化。将路径分割成一系列小段，通过迭代计算每个小段的最优控制量，以得到整体路径的优化结果。目标函数评估：根据目标函数和约束条件，评估优化后的路径的适应度，即衡量其路径规划方案的优劣程度。适应度更新：根据路径的适应度，通过选择、交叉和变异等操作，更新路径规划方案。较优的路径将有更高的概率被选择和保留，以便于更好地探索和利用搜索空间。终止条件：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、适应度达到要求等），判断是否终止算法。最优路径提取：在算法终止后，选择适应度最好的路径作为最优路径规划方案。可选的后处理：对最优路径进行后处理，如平滑路径、优化路径等，以得到更优的机器人路径规划结果。
⛄ 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).
