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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
基于共生生物优化的机器人路径规划算法是一种启发式算法，它模拟了共生生物在环境中寻找最优资源分配的行为。该算法通过模拟共生生物的相互作用和适应性来寻找机器人路径规划中的最优解。
该算法的核心思想是将机器人路径规划问题转化为共生生物在环境中寻找最优资源分配的问题。具体而言，算法通过对机器人路径的表示和计算，模拟了共生生物在环境中感知和反馈的过程。在算法的每一次迭代中，根据机器人所处位置和感知到的环境信息，利用共生生物的相互作用和适应性原理，选择最优的路径进行移动。
算法的实现过程中，首先需要定义机器人路径规划问题的目标函数，即评估路径的优劣程度。然后，根据共生生物的行为规律，设计合适的迭代策略，通过不断地更新机器人路径，使其逐渐趋近于最优解。最后，通过迭代过程中的相互作用和适应性调整，找到机器人路径规划中最优解。
基于共生生物优化的机器人路径规划算法具有以下优势：
- 具有较强的全局搜索能力，能够找到近似最优解。
- 可以应对复杂的环境变化和约束条件。
- 算法的结构简单，易于实现和调整。
⛄ 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).
