路径规划算法：基于闪电搜索优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码
路径规划算法：基于闪电搜索优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码
TT_Matlab
博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
✅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
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
⛄ 内容介绍
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
原理
基于闪电搜索优化的机器人路径规划算法是一种启发式算法，旨在寻找机器人在给定环境中的最佳路径。该算法结合了闪电搜索算法和传统的路径规划方法，以提高搜索效率和路径质量。
闪电搜索算法是一种模拟闪电行为的优化算法，其灵感来自于闪电在大气中的传播过程。该算法通过模拟闪电在地面上的分裂和合并过程来搜索最优解。它通过将问题划分为多个子问题，并在每个子问题上进行搜索和优化，然后将结果合并以得到全局最优解。
在机器人路径规划问题中，闪电搜索算法首先将环境划分为多个离散的区域，并将每个区域作为一个子问题。然后，在每个子问题上应用传统的路径规划方法（例如A*算法）来寻找局部最优路径。同时，闪电搜索算法利用自适应的搜索策略和启发式信息来引导搜索过程，以加速收敛并避免陷入局部最优解。
最后，闪电搜索算法通过合并每个子问题的局部最优路径，得到机器人在整个环境中的最佳路径。这种算法能够在较短的时间内找到高质量的路径，并具有较好的鲁棒性和适应性。
⛄ 部分代码
function drawPath(path,G,flag)
%%%
%
xGrid=size(G,
2
);
drawShanGe(G,flag)
hold on
set(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 on
end
Ex=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).