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⛄ 内容介绍
近年来，随着工业4.0的兴起，国内外制造业都在积极进行智能化的转型升级。 作为生产制造环节的搬运工———移动机器人，其在制造业中的重要程度与日俱增。 作为移动机器人关键技术之一的路径规划技术，其在很大程度上决定了机器人本身乃至整条生产线智能化的水平，引发了国内外专家的研究热潮。 机器人的路径规划是指在满足机器人工作条件的基础上，尽可能地找到一条从初始点到目标点的最短且能避开障碍、保证自身安全的路径。为此，针对路径规划问题，国内外专家及学者们提出了许多经典的算法，诸如A*算法、遗传算法、模拟退化算法、启发式搜索法、粒子群算法及蚁群算法等，它们都已应用于机器人的路径规划研究中，并取得了较好的成果。
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
模型思路
基于鼠群优化（Ant Colony Optimization，ACO）的机器人路径规划算法是一种仿生智能算法，灵感来源于蚁群觅食行为。下面是基本的基于鼠群优化的机器人路径规划算法的步骤：
场景建模：
将机器人要规划路径的环境建模为图形结构，其中节点表示机器人可以到达的位置，边表示位置之间的连接关系。
根据实际情况设定节点之间的距离或权重。
蚁群初始化：
随机放置一群蚂蚁在环境中的不同位置作为起始点。
每只蚂蚁都有一个路径记录器，用于记录蚂蚁走过的路径。
蚂蚁移动：
每只蚂蚁根据一定的概率规则选择下一个要移动的位置。
选择下一个位置的概率受到两个因素影响：信息素浓度和启发式信息。
信息素浓度表示路径上信息素的量，启发式信息表示目标位置的吸引力。
信息素更新：
每只蚂蚁根据其走过的路径长度，更新路径上的信息素浓度。
更新规则包括信息素的蒸发和信息素的增强。
信息素的蒸发使得路径上的信息素逐渐减少，信息素的增强使得经过较短路径的信息素增加。
迭代更新：
重复进行蚂蚁移动和信息素更新的过程，直到满足终止条件。
终止条件可以是达到最大迭代次数、路径稳定不再变化等。
路径提取：
在迭代完成后，从所有蚂蚁的路径中选择最优路径作为机器人的规划路径。
基于鼠群优化的机器人路径规划算法可以通过蚂蚁的协作和信息素的正反馈机制，使得机器人能够在搜索空间中找到较优的路径。该算法适用于复杂环境下的路径规划问题，但也需要根据具体情况进行参数调节和优化。
⛄ 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] 郑勇.基于蚁群算法的移动机器人动态路径规划[D].电子科技大学,2009.DOI:CNKI:CDMD:2.2008.122344.
[2] 刘徐迅,曹阳,陈晓伟.基于移动机器人路径规划的鼠群算法[J].控制与决策, 2008, 23(9):5.DOI:10.3321/j.issn:1001-0920.2008.09.019.
[3] 罗天洪,梁爽,何泽银,et al.基于情景萤火虫算法的机器人路径规划[J].计算机应用, 2017, 37(12):6.DOI:CNKI:SUN:JSJY.0.2017-12-045.
[4] 王迪,黎冠,李志伟,等.基于改进A*算法的消防机器人路径规划算法研究[J].华北科技学院学报, 2022(019-001).