路径规划算法:基于斑点鬣狗优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

简介: 路径规划算法:基于斑点鬣狗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,机器人技术的发展已经成为科技领域的热门话题。机器人在各个领域的应用越来越广泛,其中之一就是在栅格地图中进行路径规划。路径规划是机器人导航中的重要环节,它决定了机器人在复杂环境中的移动方式。本文将介绍一种基于斑点鬣狗优化算法的路径规划方法,该方法能够有效地解决栅格地图中的路径规划问题。

栅格地图是一种将环境划分为离散的单元格的地图表示方法。每个单元格可以表示为障碍物、空地或其他特定属性。在路径规划中,机器人需要找到从起点到终点的最短路径,并避开障碍物。斑点鬣狗优化算法是一种基于仿生学的优化算法,它模拟了斑点鬣狗在寻找食物时的行为。该算法通过不断迭代更新鬣狗的位置,以找到最优解。

在使用斑点鬣狗优化算法进行路径规划时,首先需要将栅格地图转化为一个数学模型。通常使用图论中的图来表示栅格地图,其中每个单元格可以看作是图中的一个节点。然后,根据栅格地图的特点,将连通的节点之间添加边,形成一个连通图。接下来,将起点和终点分别作为图的起点和终点,并为每条边赋予一个权重,表示通过该边的代价。这个权重可以根据实际情况进行设置,例如,可以将障碍物的代价设置为无穷大,表示不可通过。

一旦将栅格地图转化为图模型,就可以使用斑点鬣狗优化算法进行路径规划了。算法的基本思想是通过不断迭代更新鬣狗的位置,以找到最优解。每次迭代中,鬣狗根据当前位置和目标位置之间的距离,选择一个相邻节点作为下一步的移动方向。然后,根据该节点的权重,更新鬣狗的位置。通过多次迭代,鬣狗将逐渐接近目标位置,并找到一条最短路径。

斑点鬣狗优化算法在路径规划中的优势在于它能够在较短的时间内找到一个较优解。与传统的搜索算法相比,斑点鬣狗优化算法具有更好的全局搜索能力和更快的收敛速度。这使得它在处理大规模栅格地图时具有明显的优势。

然而,斑点鬣狗优化算法也存在一些限制。首先,算法的效果高度依赖于初始参数的设置。不同的参数设置可能会导致不同的结果。其次,算法对于复杂地形的处理能力有限。在存在大量障碍物或复杂路径的情况下,算法可能无法找到最优解。

综上所述,基于斑点鬣狗优化算法的栅格地图机器人路径规划方法具有一定的优势和局限性。在实际应用中,我们需要根据具体情况选择合适的路径规划算法。随着机器人技术的不断发展,相信路径规划算法也将不断改进和完善,为机器人在复杂环境中的导航提供更好的支持。

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

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⛄ 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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