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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
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模型原理
基于寄生捕食优化的机器人路径规划算法是一种基于仿生智能的算法，在机器人路径规划问题中应用了寄生捕食行为的优化策略。
该算法的主要思想是模拟寄生捕食行为中的寄生虫对其宿主的寄生过程，通过寄生虫寻找宿主的过程来优化机器人路径规划。具体步骤如下：
- 初始化：设定起始点和目标点，并初始化一群随机生成的路径作为初始解。
- 评估路径：对每条路径进行评估，计算其适应度值，可以根据问题的具体要求设计适应度函数。
- 寄生捕食过程：选择适应度值较高的路径作为宿主，对其进行寄生操作。这里可以采用一种变异操作，如交叉、变异等，产生一系列新的路径作为寄生虫。
- 评估寄生虫：对生成的新路径进行评估，计算其适应度值。
- 更新路径：根据适应度值，选择较优的路径作为下一轮迭代的宿主，更新当前最优路径。
- 终止条件：当达到预设的终止条件（如迭代次数、适应度值达到一定阈值等）时，停止算法并输出最优路径。
- 输出结果：得到优化后的路径。
通过模拟寄生捕食行为，该算法可以在搜索空间中不断寻找更优的路径解。然而，具体的实现和效果还需要根据具体的问题和算法细节进行评估。此外，寄生捕食优化算法还可以结合其他启发式搜索算法或优化方法进行改进，以提高路径规划的效果和性能。
⛄ 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
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⛄ 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).
