✅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👇
⛄ 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环境中找到一条最优的路径以达到特定目标。在现实世界中，机器人的路径规划算法需要考虑到各种复杂的因素，例如环境的不确定性、动态障碍物的存在以及机器人的运动能力等。为了解决这些问题，研究人员提出了许多不同的路径规划算法，其中基于多元宇宙算法的路径规划算法是一种被广泛应用的方法。
多元宇宙算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。它通过模拟生物进化的过程，以求解复杂的优化问题。在路径规划问题中，多元宇宙算法可以通过对机器人的路径进行搜索和优化，找到一条最优的路径。它的基本思想是将机器人的路径表示为一个多元宇宙，每个宇宙代表一条可能的路径。通过对这些宇宙进行进化和优化，最终找到一条最优的路径。
多元宇宙算法的核心是多元宇宙的初始化和进化过程。在初始化阶段，需要根据机器人的运动能力和环境的特点生成一定数量的宇宙。这些宇宙可以通过随机生成、遗传算子或者其他启发式方法来产生。在进化过程中，每个宇宙都会根据一定的适应度函数进行评估，并根据其适应度值进行选择、交叉和变异操作。通过不断的进化过程，最终找到一条适应度最高的路径。
多元宇宙算法的优点在于其能够在复杂的环境中找到一条最优的路径。它不仅考虑到了环境的不确定性和动态障碍物的存在，还能够根据机器人的运动能力进行路径的优化。此外，多元宇宙算法还具有较好的鲁棒性和可扩展性，可以应用于不同类型的机器人和不同的环境。
然而，多元宇宙算法也存在一些挑战和限制。首先，多元宇宙算法的计算复杂度较高，特别是在处理大规模问题时。其次，多元宇宙算法对适应度函数的选择和参数的设置较为敏感，需要经验丰富的研究人员进行调整和优化。最后，多元宇宙算法在处理动态环境和实时路径规划问题时可能存在一定的局限性。
总之，基于多元宇宙算法的机器人路径规划算法是一种有效的方法，可以在复杂的环境中找到一条最优的路径。它的应用不仅可以提高机器人的自主导航能力，还可以在工业、军事和医疗等领域发挥重要作用。然而，为了进一步提高算法的性能和应用范围，还需要进一步的研究和改进。
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).
