路径规划算法:基于生物地理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

基于生物地理优化的机器人路径规划算法是一种启发式优化算法,灵感来自于生物地理学中的物种分布和迁移行为。该算法模拟了生物在环境中寻找适宜生存区域和迁移的过程,以优化机器人的路径规划问题。

以下是基于生物地理优化的机器人路径规划算法的基本步骤:

  1. 个体表示:将机器人路径表示为一个个体,可以使用向量或数组来表示。每个元素代表机器人在环境中的位置或决策。
  2. 种群初始化:随机生成一定数量的个体作为初始种群。每个个体对应一条可能的路径。
  3. 生物地理学模拟:模拟生物在环境中寻找适宜生存区域和迁移的行为。根据个体的适应度值和环境的特征,调整个体的位置或决策。
  4. 适应度评估:对每个个体计算适应度值,用于评估其优劣。适应度函数根据具体问题设定,可以是路径长度、能耗、时间等指标。
  5. 种群更新:根据个体的适应度值和生物地理学模拟的结果,更新种群。可以使用选择、交叉和变异等操作来生成新一代个体。
  6. 迭代优化:重复步骤3到步骤5,直到达到预设的迭代次数或满足特定终止条件。
  7. 最优解提取:从最终的种群中选择适应度最好的个体作为最优解,即机器人的最佳路径。

⛄ 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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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

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无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合



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