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⛄ 内容介绍
机器人路径规划是指为机器人在给定环境中找到一条最优路径的过程。在现实世界中，机器人路径规划是一个复杂而具有挑战性的问题，因为机器人需要考虑到各种不确定性和障碍物。
近年来，基于北方苍鹰优化的机器人路径规划算法已经引起了广泛的关注。北方苍鹰优化算法是一种模拟自然界食物链中捕食者和被捕食者之间相互作用的优化算法。它通过模拟捕食者和被捕食者之间的追逐和逃跑过程来搜索最优解。这种算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。
在机器人路径规划中，北方苍鹰优化算法可以用来寻找机器人在给定环境中的最优路径。这种算法通过将机器人视为捕食者，将目标位置视为被捕食者，通过模拟捕食者和被捕食者之间的追逐过程来搜索最优路径。算法根据机器人和目标位置之间的距离和障碍物的分布来调整机器人的移动方向，以找到最短路径。
与传统的机器人路径规划算法相比，基于北方苍鹰优化的算法具有以下优点。首先，它具有较强的全局搜索能力，能够找到较优的解决方案。其次，它具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内找到最优路径。此外，该算法还能够适应不同的环境和障碍物分布，具有较强的鲁棒性。
然而，基于北方苍鹰优化的机器人路径规划算法也存在一些挑战和限制。首先，算法的性能受到初始参数的影响，需要进行合适的参数调整。其次，算法对环境中的障碍物分布和机器人的移动速度较为敏感，需要进行适当的优化和调整。此外，算法的实时性也是一个需要考虑的问题。
总的来说，基于北方苍鹰优化的机器人路径规划算法是一种有潜力的解决方案，能够在机器人路径规划中发挥重要作用。通过进一步的研究和改进，该算法有望在实际应用中取得更好的效果，并为机器人技术的发展做出贡献。
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).
