路径规划算法:基于蝗虫优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在现代科技的推动下,机器人技术在各个领域得到了广泛的应用。机器人路径规划是机器人领域中的一个重要研究方向,它涉及到如何让机器人在给定环境中找到最优的路径以完成特定任务。随着栅格地图的广泛应用,如何利用优化算法来实现机器人在栅格地图上的路径规划成为了一个热门的研究课题。

蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,简称GOA)是一种基于仿生学原理的优化算法,它模拟了蝗虫在觅食和交配过程中的行为。该算法通过模拟蝗虫的觅食行为,以及蝗虫之间的信息传递和群体协作,来寻找最优解。蝗虫优化算法具有快速收敛、全局搜索能力强等特点,适用于解决复杂的优化问题。

在栅格地图机器人路径规划问题中,目标是找到机器人从起点到终点的最短路径,同时避免碰撞障碍物。传统的路径规划算法,如A*算法、Dijkstra算法等,虽然在一定程度上可以解决这个问题,但是由于复杂的环境和约束条件,往往无法找到全局最优解。而蝗虫优化算法则能够通过全局搜索的方式,找到更优的路径规划结果。

蝗虫优化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,通过优化算法来求解最优解。在栅格地图中,每个栅格可以看作一个潜在的解,而机器人的路径规划就是找到一条穿过这些解的路径。蝗虫优化算法通过初始化一群蝗虫,并模拟它们在栅格地图上的移动过程,来寻找最优路径。蝗虫之间通过信息素的传递和交流,能够共同协作,找到全局最优解。

蝗虫优化算法的实现过程包括以下几个步骤:

  1. 初始化蝗虫群体:随机生成一定数量的蝗虫,并将它们放置在栅格地图的起点位置。
  2. 计算适应度函数:根据机器人在栅格地图上的路径长度和避免碰撞障碍物的能力,计算每个蝗虫的适应度函数值。
  3. 更新蝗虫位置:根据蝗虫的适应度函数值,更新蝗虫在栅格地图上的位置。适应度函数值越大的蝗虫,其位置更新的概率越高。
  4. 更新信息素:根据蝗虫之间的交流和信息素的传递,更新栅格地图上的信息素。信息素的浓度与蝗虫的适应度函数值成正比。
  5. 判断停止条件:当达到一定的迭代次数或找到满足要求的路径时,停止算法并输出最优解。

通过以上步骤的迭代,蝗虫优化算法能够找到机器人在栅格地图上的最优路径规划结果。与传统的路径规划算法相比,蝗虫优化算法具有更好的全局搜索能力和快速收敛性,能够找到更优的解决方案。

总结起来,基于蝗虫优化算法实现栅格地图机器人路径规划是一种有效的方法。该算法通过模拟蝗虫的觅食行为和群体协作,能够在复杂的环境中找到最优的路径规划结果。未来,随着机器人技术的不断发展和优化算法的不断改进,基于蝗虫优化算法的路径规划方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


核心代码

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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7 电力系统方面

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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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