路径规划算法：基于象群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

基于象群优化的机器人路径规划算法是一种启发式算法，用于解决机器人在给定环境中的路径规划问题。该算法模拟了象群中象群智慧行为，通过模拟象群的搜索和集体决策行为来寻找最优路径。

以下是基于象群优化的机器人路径规划算法的基本步骤：

1. 环境建模：将机器人运动的环境进行建模，包括地图或场景的表示。可以使用网格地图或连续空间表示，根据具体情况选择合适的表示方法。
   
2. 目标和约束定义：定义机器人的起始位置和目标位置，同时考虑可能存在的障碍物或其他约束条件。
   
3. 象群优化算法初始化：初始化象群中每只象的位置和速度。每只象在环境中被视为一个解决方案，并具有一个适应度值来评估其优劣。
   
4. 象群行为模拟：模拟象群的行为，包括搜索和集体决策。每只象根据其当前位置和速度，以及周围环境信息来决定下一步的移动方向和速度。
   
5. 适应度评估：根据机器人在环境中的位置和路径，计算适应度值。适应度值可以考虑路径长度、避障能力、平滑性等因素。
   
6. 更新象群位置：根据每只象的当前位置和速度，更新其下一步的位置。可以使用象群优化算法中的迭代公式来更新位置。
   
7. 终止条件判断：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数或满足特定目标），判断是否结束算法。如果未满足终止条件，则返回步骤4；否则，进入下一步。
   
8. 最优路径提取：从象群中选择适应度最好的象作为最优路径解决方案。
   

⛄ 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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