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⛄ 内容介绍
在现代社会中，机器人技术正变得越来越重要。机器人在各个领域中发挥着关键作用，例如工业生产、医疗保健和军事应用等。在这些应用中，机器人需要能够自主地在复杂环境中进行路径规划，以完成各种任务。
路径规划是机器人领域中的一个关键问题，它涉及到如何找到机器人从起点到终点的最佳路径。在栅格地图中，路径规划问题可以被看作是在离散的栅格空间中搜索最优路径的问题。蜻蜓优化算法是一种启发式算法，它模拟了蜻蜓觅食的行为，被广泛应用于求解路径规划问题。
蜻蜓优化算法的基本思想是通过模拟蜻蜓在搜索食物时的行为，来寻找最优解。蜻蜓在搜索食物时，会根据食物的信息素浓度和距离信息来选择下一步的移动方向。在路径规划问题中，栅格地图可以看作是食物的分布，机器人需要根据栅格的信息来选择下一步的移动方向，以找到最佳路径。
下面是一个基于蜻蜓优化算法实现栅格地图机器人路径规划的示例代码：
function [path, cost] = QEA(gridMap, start, goal, maxIter)
% 初始化蜻蜓群体
swarmSize = 100;
swarm = zeros(swarmSize, 2);
swarm(:, 1) = start(1);
swarm(:, 2) = start(2);
% 初始化最佳路径和最佳成本
bestPath = [];
bestCost = inf;
% 迭代搜索
for iter = 1:maxIter
% 更新每个蜻蜓的位置
for i = 1:swarmSize
% 选择下一步的移动方向
nextMove = selectNextMove(swarm(i, :), gridMap);
% 更新蜻蜓的位置
swarm(i, :) = swarm(i, :) + nextMove;
% 限制蜻蜓的位置在地图范围内
swarm(i, 1) = max(min(swarm(i, 1), size(gridMap, 1)), 1);
swarm(i, 2) = max(min(swarm(i, 2), size(gridMap, 2)), 1);
end
% 计算每个蜻蜓的成本
cost = calculateCost(swarm, goal);
% 更新最佳路径和最佳成本
[bestCost, index] = min(cost);
bestPath = swarm(index, :);
% 判断是否达到终点
if bestPath == goal
break;
end
end
% 返回最佳路径和最佳成本
path = bestPath;
cost = bestCost;
end
function nextMove = selectNextMove(position, gridMap)
% 根据栅格的信息选择下一步的移动方向
% 这里可以根据具体问题设计适当的选择策略
% 这里使用随机选择的策略
nextMove = randi([-1, 1], 1, 2);
end
function cost = calculateCost(swarm, goal)
% 计算每个蜻蜓到终点的成本
cost = sum(abs(swarm - goal), 2);
end
在这个示例代码中，我们首先初始化了一个蜻蜓群体，每个蜻蜓的位置都是起点。然后，我们通过迭代搜索的方式更新每个蜻蜓的位置，直到达到最大迭代次数或找到最佳路径为止。在每次迭代中，我们选择下一步的移动方向，并更新蜻蜓的位置。最后，我们计算每个蜻蜓到终点的成本，并更新最佳路径和最佳成本。
通过使用蜻蜓优化算法，我们可以实现栅格地图机器人的路径规划。这种算法的优点是简单易懂，并且能够在复杂的环境中找到较优的路径。当然，根据具体的问题，我们可以设计不同的选择策略来改进算法的性能。
总结起来，路径规划是机器人领域中的一个重要问题，蜻蜓优化算法是一种有效的求解方法。通过使用蜻蜓优化算法，我们可以在栅格地图中实现机器人的路径规划，并找到最佳路径。希望这个示例代码能够对您理解和应用蜻蜓优化算法有所帮助。
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 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
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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).