路径规划算法:基于鲸鱼优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

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⛄ 内容介绍

在现代社会中,机器人已经成为各个领域的重要工具和助手。而机器人的路径规划是机器人技术中的一个重要问题,它涉及到如何在给定的环境中找到最优的路径,以实现机器人的移动和导航。

栅格地图是一种常用的环境表示方法,它将环境划分为一系列的方格,每个方格表示一个离散的空间单元。栅格地图中的每个方格可以是障碍物、自由空间或未知区域。在栅格地图中进行路径规划时,我们需要考虑到障碍物的位置和形状,以及机器人的运动能力和限制。

鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是一种基于自然界中鲸鱼群体行为的启发式优化算法。它模拟了鲸鱼群体中的迁徙、觅食和社交行为,通过不断地搜索和优化来找到最优解。鲸鱼优化算法在解决路径规划问题上具有较好的性能和效果。

在基于鲸鱼优化算法的栅格地图机器人路径规划中,首先需要将栅格地图转化为一个优化问题。我们可以将每个方格看作是一个节点,节点之间的连线表示机器人可以移动的路径。然后,我们需要定义目标函数,用于评估路径的优劣。目标函数可以考虑到路径的长度、避障能力和平滑性等因素。

基于鲸鱼优化算法的路径规划算法可以分为以下几个步骤:

    1. 初始化鲸鱼群体,随机生成一组初始解。
    2. 计算每个鲸鱼的适应度值,即目标函数的值。
    3. 根据适应度值更新鲸鱼的位置和速度,以模拟鲸鱼的迁徙和觅食行为。
    4. 判断是否满足停止条件,如果满足则输出最优解;否则返回第2步。
    5. 根据最优解生成机器人的路径。

    通过基于鲸鱼优化算法的路径规划,我们可以得到在栅格地图中的最优路径。这种方法不仅可以应用于机器人导航领域,还可以应用于其他需要路径规划的领域,如无人机飞行、物流配送等。

    然而,基于鲸鱼优化算法的路径规划也存在一些挑战和限制。首先,算法的收敛速度较慢,需要较长的计算时间。其次,算法对初始解的选择较为敏感,不同的初始解可能会导致不同的最优解。此外,算法的参数设置也会影响算法的性能和效果。

    总的来说,基于鲸鱼优化算法的栅格地图机器人路径规划是一种有效的路径规划方法。它通过模拟鲸鱼群体的行为,找到最优的路径解决方案。然而,我们还需要进一步的研究和改进,以提高算法的性能和效果,使其更好地适用于实际应用场景。

    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

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    ⛄ 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

    image.gif编辑

    image.gif编辑

    ⛄ 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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    9 雷达方面

    卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合


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