路径规划算法：基于鹰栖息优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

路径规划是机器人领域中的一个重要问题，它涉及到如何使机器人在给定的环境中找到最优的路径以完成任务。在过去的几十年中，许多路径规划算法被提出，其中一种最近引起了广泛关注的算法是基于鹰栖息优化的机器人路径规划算法。

鹰栖息优化算法是一种基于自然界中鹰的行为模式的启发式算法。鹰在寻找食物的过程中会根据自身的经验和环境信息选择最佳的路径。这种行为模式被应用于路径规划中，可以帮助机器人在复杂的环境中寻找到最短路径。

基于鹰栖息优化的机器人路径规划算法的核心思想是将机器人的路径规划问题转化为一个优化问题。在这个问题中，机器人需要在给定的环境中找到一个最佳的路径，使得路径的总长度最短。为了实现这个目标，算法使用了鹰栖息优化算法中的一些关键概念。

首先，算法使用了一种称为“食物”的目标函数来评估路径的优劣。这个目标函数根据路径的长度和路径上的障碍物数量来计算一个路径的适应度值。路径的适应度值越高，表示路径越优。通过不断优化适应度值，算法可以找到一个最优的路径。

其次，算法使用了一种称为“鹰”的搜索机制来探索路径空间。这些“鹰”在搜索过程中根据当前路径的适应度值和环境信息来选择下一步的移动方向。这样，算法可以在搜索过程中逐渐收敛到最优解。

最后，算法使用了一种称为“迁徙”的操作来增加搜索的多样性。在迁徙过程中，一些“鹰”会选择离开当前的路径并探索其他可能的路径。这样可以避免算法陷入局部最优解，并提高全局搜索的能力。

基于鹰栖息优化的机器人路径规划算法具有许多优点。首先，它可以在复杂的环境中找到最短路径，提高机器人的路径规划效率。其次，算法具有较好的鲁棒性，可以处理环境中的随机变化和不确定性。此外，算法还可以通过调整一些参数来适应不同的路径规划问题。

然而，基于鹰栖息优化的机器人路径规划算法也存在一些挑战和限制。首先，算法的搜索过程可能会受到环境中的障碍物和局部最优解的影响，导致找到的路径不是全局最优解。其次，算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。此外，算法的参数设置也对算法的性能有较大的影响，需要进行仔细的调整和优化。

综上所述，基于鹰栖息优化的机器人路径规划算法是一种有效的路径规划算法。它能够在复杂的环境中找到最短路径，并具有较好的鲁棒性和适应性。然而，算法仍然面临一些挑战和限制，需要进一步的研究和改进。相信随着技术的不断发展，基于鹰栖息优化的机器人路径规划算法将在实际应用中发挥更大的作用。

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

⛄ 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).

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

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

4 无人机应用方面

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

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

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