✅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
基于水母优化的机器人路径规划算法基本思路
基于水母优化的机器人路径规划算法是一种启发式算法，灵感来源于水母的生物行为。该算法通过模拟水母的扩散和聚集行为，在搜索空间中寻找最优路径。下面是该算法的基本步骤：初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。每个解代表机器人的路径。评估适应度：根据目标函数计算每个解的适应度。适应度值反映了解的质量，目标函数可能是路径长度、时间消耗等。选择操作：根据适应度值和一定的选择策略，选择一部分解作为下一代种群。常用的选择策略有轮盘赌选择、排名选择等。水母扩散操作：对选择的解进行水母扩散操作，引入随机性和多样性。可以通过随机扰动、拓扑结构变换等方式对解进行改变。局部搜索操作：对水母扩散后的解进行局部搜索，以进一步优化解的质量。可以使用局部优化算法如遗传算法、模拟退火等。更新种群：将经过水母扩散和局部搜索操作后得到的解更新为下一代种群。终止条件判断：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、目标函数收敛等），判断是否终止优化过程。输出最优路径：在优化过程结束后，输出具有最优适应度值的解作为最优路径。需要注意的是，水母优化算法是一种启发式算法，对搜索空间进行随机搜索和局部搜索，具有一定的全局搜索能力和鲁棒性。算法的性能和效果受到多个因素的影响，包括参数设置、选择策略、扩散操作和局部搜索操作等。在实际应用中，需要根据具体问题进行调整和优化。⛄ 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).
