路径规划算法:基于混沌博弈优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

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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

基于混沌博弈优化的机器人路径规划算法基本思路

  1. 问题建模:将机器人路径规划问题转化为一个优化问题。定义目标函数和约束条件,目标函数可以是路径长度、时间消耗、能量消耗等。约束条件可以包括避免障碍物、满足运动学限制等。
  2. 混沌博弈模拟:借鉴混沌博弈的概念,将机器人路径规划问题看作是一个博弈的过程。引入混沌理论中的随机性和不确定性,使解的搜索具有多样性和全局性。
  3. 混沌博弈优化过程:在优化过程中,通过混沌博弈来改变当前解,并根据目标函数确定解的质量。具体步骤如下:
  • 初始化种群:随机生成一组初始解作为种群。
  • 混沌扰动操作:对每个解应用混沌扰动操作,引入随机性和不确定性。可以使用不同的混沌映射函数,如Logistic映射、Tent映射等。
  • 目标函数评估:计算每个解的目标函数值,评估解的质量。
  • 博弈操作:将种群中的解进行博弈,根据目标函数值和一定的博弈策略确定解的竞争力。
  • 更新种群:根据博弈结果和一定的更新策略,更新种群中的解。
  • 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。
  1. 输出最优路径:在优化过程结束后,输出具有最优目标函数值的解作为最优路径。

⛄ 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).

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