路径规划算法：基于热交换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

原理

热交换优化算法（Thermal exchange optimization）是一种用于优化传热系统的算法。其原理是通过最小化传热系统的温度差，以提高系统的效率和性能。

热交换优化是一种用于解决路径规划问题的算法，它可以通过交换路径中的节点来优化路径的质量。在机器人路径规划中，热交换优化算法可以应用于寻找最佳路径以避免障碍物或最小化路径长度。

该算法的基本思想是通过交换路径中的两个节点来比较路径质量的变化。具体步骤如下：

1. 初始化路径：首先，根据机器人的起始位置和目标位置，生成初始路径。
   
2. 计算路径质量：使用某种评价指标（如路径长度）来计算当前路径的质量。
   
3. 进行节点交换：对于当前路径中的每一对节点，尝试交换它们的位置，并计算交换后路径的质量变化。
   
4. 选择最佳交换：选择能够使路径质量最大程度提高的节点交换，并更新路径。
   
5. 结束条件：重复步骤3和步骤4，直到达到预设的终止条件（如达到最大迭代次数或路径质量不再改变）。
   

通过不断地进行节点交换和选择最佳交换，热交换优化算法可以逐步改进路径的质量，从而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).

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