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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
原理
基于供需优化的机器人路径规划是一种考虑供需关系的路径规划算法，用于优化机器人在特定环境中的路径选择，以满足任务需求并最大程度地提高效率。以下是基于供需优化的机器人路径规划的一般步骤：场景建模：将机器人工作环境进行建模，包括机器人可行动区域、障碍物、任务需求点等。这可以通过图形化表示或者数据结构来实现。任务需求定义：定义机器人需要完成的任务需求，包括起始点、目标点、任务优先级等。任务需求可以根据实际应用情况来确定。供需分析：根据任务需求和机器人当前位置，分析供需关系，确定每个任务需求对应的供给量和需求量。供给量可以表示机器人到达任务需求点的能力，而需求量可以表示任务的紧急程度或者重要性。路径搜索：使用路径搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法）在场景模型中寻找机器人的最优路径。在搜索过程中，考虑供需关系对路径选择的影响，优先选择满足高需求量的任务需求，并尽量避免或绕过供给量低的任务需求。路径优化：对搜索得到的路径进行优化，以提高路径的效率和质量。可以使用局部搜索算法（如模拟退火算法、遗传算法）对路径进行优化，以减少路径长度或者最小化完成任务需求的时间。避障处理：在路径上遇到障碍物时，需要进行避障处理。可以使用碰撞检测算法和避障策略，使机器人能够绕过或绕过障碍物，并重新规划路径。实时更新：在实际应用中，机器人路径规划需要实时更新，以适应环境的变化和任务需求的动态调整。可以通过传感器数据获取实时环境信息，并根据新的供需情况进行路径重新规划。基于供需优化的机器人路径规划算法可以提高机器人的效率和灵活性，使其能够更好地适应不同的工作场景和任务需求
⛄ 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).
