多目标应用：基于自组织分群的多目标粒子群优化算法（SS-MOPSO）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）

2024-09-03 00:12
文章标签 算法 代码 规划 matlab 路径 应用 优化 目标 提供 组织 研究 粒子 ss 移动机器人 分群 mopso

本文主要是介绍多目标应用：基于自组织分群的多目标粒子群优化算法（SS-MOPSO）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

  一、机器人路径规划介绍

移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划是 移动机器人研究的重要分支之，是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同，路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用，人们对机器人的要求也越来越高，尤其表现在对机器人的智能化方面的要求，而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤，路径规划是指规划机器人从起点位置出发，无碰撞、安全到达指定目标位置的最优路径。目前，常用的移动机器人全局路径规划方法很多，如栅格法和人工势场法。对于栅格法，当空间增大时，所需存储空间剧增，决策速度下降；而人工势场法容易产生局部最优解问题和死锁现象。随着智能控制技术的发展，出现了如遗传算法算法、粒子群优化算法、麻雀搜索算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法等。

参考文献：

[1]史恩秀,陈敏敏,李俊,等.基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究[J].农业机械学报, 2014, 45(6):5.DOI:CNKI:SUN:NYJX.0.2014-06-009.

[2]朱庆保,张玉兰.基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法[J].机器人, 2005, 27(2):5.DOI:10.3321/j.issn:1002-0446.2005.02.008.

[3]曹新亮,王智文,冯晶,等.基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究[J].计算机工程与科学, 2020, 42(3):7.DOI:CNKI:SUN:JSJK.0.2020-03-027.

二、栅格地图环境搭建

首先建立移动机器人工作环境，设移动机器人的工作空间为二维空间（记为RS），工作环境中的障碍物即为机床。在机器人运动过程中，障碍物为静止且大小不发生变化。按栅格法划分RS，移动机器人在栅格间行走。无障碍物的栅格为可行栅格，有障碍物的栅格为不可行栅格。栅格集包含所有栅格。栅格标识有：直角坐标法和序号法。本文采用序号标识法。

在移动机器人工作空间下按从左到右，从上到下的顺序，依次标记为序号1，2，3，···，n，每一个序号代表一个栅格。为了避免移动机器人与障碍物发生碰撞，可以将障碍物膨胀，障碍物在占原有栅格的同时，再占多个栅格，按 个栅格算。这种划分方法简单实用，能够满足环境模型与真实情况相符。从而使移动机器人在路径规划时畅通无阻。令S＝｛1，2，3，···，N｝为栅格序号集。根据上述对应关系，可知g（0，0）的序号为1，g（1，0）序号为2，直至g（X，Y）的序号为n。规划起始位置、目标位置均为任意且都属于S（但不在同一栅格内）。

在实际工作环境中，移动机器人工作环境是复杂多变的，且为三维空间。为了便于研究，本文对环境进行简化建模。栅格法是一种常用的环境表示方法，因其简单方便（二维环境），环境建模的复杂性小，因而本文环境建模采用栅格法。在栅格地图中，工作环境被划分为很多栅格，其中包括有障碍物和无障碍的栅格，在仿真程序中用0表示此栅格无障碍物，机器人可以通过此栅格，用1表示栅格有障碍物，机器人无法通过，需选择其他栅格。栅格的尺寸大小可根据工作环境中的障碍物尺寸以及安全距离进行设置。为了实现程序仿真，需要对栅格进行标识，如下图所示，以20x20的栅格环境为例来说明。

​

如上图所示，白色栅格表示无障碍物的栅格，黑色栅格则表示有障碍物的栅格，在地图中对每个栅格编号，不同序号的栅格在坐标系中的坐标可用下式来表示：

x=mod(Ni/N)-0.5

y=N-ceil(Ni/N)+0.5

其中，mod为取余运算，ceil表示向后取整，Ni是对应栅格的标号，N表示每 列的栅格数量，取栅格中心位置作为栅格在坐标系中的坐标。这样机器人全局路径规划的问题就转变成了利用算法在栅格地图上寻找由起始点到目标点的有序的栅格子集，这些栅格子集的中心连线便是算法寻找的路径。

参考文献：

[1]史恩秀,陈敏敏,李俊,等.基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究[J].农业机械学报, 2014, 45(6):5.DOI:CNKI:SUN:NYJX.0.2014-06-009.

[2]曹新亮,王智文,冯晶,等.基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究[J].计算机工程与科学, 2020, 42(3):7.DOI:CNKI:SUN:JSJK.0.2020-03-027.

三、机器人路径规划多目标模型

3.1路径成本

当机器人从起点向目标点移动时，通常选择最短的一条路径。将一条路径上每 条线段的长度累加求和即可得到路径总长度。任何两点形成的线段都是根据欧氏距 离来计算的，其中，P = [P0, P1, …, Pi, Pi + 1, … Pn, Pn + 1]代表路径 P，S = P0代表起 点，T = Pn + 1代表目标点。路径长度目标计算方法如下式

其中，Pi =（xi, yi）和 Pi + 1 = （xi + 1, yi + 1）是路径中的两个连续点，d（Pi, Pi + 1）是 路径中的线段距离；Length（P）表示由所有线段相加得到的总路径长度；n 表示路 径中的点数量。

3.2平滑成本

路径平滑度表示路径的弯曲程度，换句话说，只有当路径是平滑的，机器人 在移动时才会使用较少的能量。为了衡量可行路径的平滑度，使用两个连续路段之 间的夹角 Ang [Pi, Pi + 1, Pi + 2]表示。路径平滑度的计算方法如下式

其中 Pi，Pi + 1和 Pi + 2是路径上的三个相邻节点。

3.3目标函数

移动机器人（Mobile robot，MR）的路径规划的目标函数f1和f2分别是路径成本最小和平滑成本最小。

参考文献：

 [1]于振翱. 面向多目标优化的移动机器人路径规划方法研究[D]. 山东:聊城大学,2023. 

[2]杨嘉. 基于改进NSGA-Ⅱ算法的移动机器人路径规划研究[D]. 陕西:长安大学,2021.

四、SS-MOPSO求解移动机器人路径规划

基于自组织分群的多目标粒子群优化器（self-organized speciation based multi-objective particle swarm optimizer，SS-MOPSO）的算法流程：

初始化：初始化粒子群，随机分配粒子在搜索空间中的位置和速度。
评估：评估每个粒子的适应度，确定其在目标空间中的位置。
分群：根据粒子的适应度和位置，使用自组织机制将粒子分入不同的生态位或子种群。
更新：粒子根据自身经验、种群经验以及生态位内的引导，更新位置和速度。
维护多样性：通过拥挤距离技术，确保粒子群在决策空间和目标空间中保持多样性。
迭代：重复评估和更新步骤，直到满足停止条件，如达到最大迭代次数或解的质量标准。
输出：最终输出Pareto最优解集，这些解代表了在多个目标之间取得平衡的最优解。

参考文献：
[1] Qu B , Li C , Liang J ,et al.A self-organized speciation based multi-objective particle swarm optimizer for multimodal multi-objective problems[J].Elsevier, 2020.DOI:10.1016/j.asoc.2019.105886.


 

4.1部分代码

close all
clear
clc
dbstop if all error
addpath(".//")
global G S E
MultiObj= fun_info();%获取无人机模型信息
params.maxgen=100;  % 最大迭代次数
params.Np=50;      % 种群大小
params.Nr=100;      %外部存档大小（不得小于种群大小）
[Xbest,Fbest] = (params,MultiObj);
%% 获取算法得到的所有路径存于Result中
for i=1:size(Xbest,1)global_best = round(Xbest(i,:));route = [S(1) global_best E(1)];path=generateContinuousRoute(route,G);% path=shortenRoute(path);path=GenerateSmoothPath(path,G);Result(i).BestPosition= path;Result(i).BestFit=Fbest(i,:);
end%% 获取 路径成本最小 与 平滑成本最小
if size(Fbest,1)>1idx=min(Fbest);
elseidx=Fbest;
end
KK=find(Fbest(:,1)==idx(1));
IDX(1)=KK(1);
KK=find(Fbest(:,2)==idx(2));
IDX(2)=KK(1);https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqYmplwhttps://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqYmpdxhttps://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqYmZ5shttps://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqYmZxr​https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpqYmZpu
%%  画图pareto前沿图
dbclear all
figure
plot(Fbest(:,1),Fbest(:,2),'r*');
xlabel('路径成本')
ylabel('平滑成本')
legend('')

4.2部分结果

五、完整MATLAB代码

见下方联系方式

这篇关于多目标应用：基于自组织分群的多目标粒子群优化算法（SS-MOPSO）的移动机器人路径规划研究（提供MATLAB代码）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1131474。

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive：优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉，那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢？ 在编程和数据结构中，“shallow”（浅层）通常指对数据结构的最外层进行操作，而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素，而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层（Shallow） 定义
阅读更多...
不懂推荐算法也能设计推荐系统

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例，告诉我们不懂推荐算法的产品，也能从产品侧出发， 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品，看到算法二字，多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法（注：传统是指科班出身的产品都会接触过）。但对于推荐算法，多数产品对着网上搜到的资源，都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后，更是加大了理解的难度。 但，不了解推荐算法，就无法做推荐系
阅读更多...
中文分词jieba库的使用与实景应用（一）

中文分词jieba库的使用与实景应用（一）

知识星球：https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义： 精确模式（默认模式）： 全模式： 搜索引擎模式： paddle 模式（基于深度学习的分词模式）： 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取
阅读更多...
水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会，随着科技的飞速发展，各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中，水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术，其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成，形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元：这是系统的“眼睛”，
阅读更多...
HDFS—存储优化（纠删码）

HDFS—存储优化（纠删码）

纠删码原理 HDFS 默认情况下，一个文件有3个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约50％左右的存储空间。 此种方式节约了空间，但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件，都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k
阅读更多...
康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开（hash算法中会用到）

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射（也就是某个全排列与某个自然数一一对应） 公式： X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。（a[i]在不同应用中的含义不同）； 典型应用： 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序，也就是说求当前排列是第
阅读更多...
使用opencv优化图片（画面变清晰）

使用opencv优化图片（画面变清晰）

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化，使其看起来更清晰，同时保持尺寸不变，通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多，主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器：相机传
阅读更多...
csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）

csu 1446 Problem J Modified LCS （扩展欧几里得算法的简单应用）

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题，这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题，在比赛之后请教了队友，然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意：把题意转变下就变成了：求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点：求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个
阅读更多...
综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动，这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升：减少抖动，提高图像的清晰度和细节表现力，使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强：在低光条件下，抖
阅读更多...
hdu1394(线段树点更新的应用)

hdu1394(线段树点更新的应用)

题意：求一个序列经过一定的操作得到的序列的最小逆序数 这题会用到逆序数的一个性质，在0到n-1这些数字组成的乱序排列，将第一个数字A移到最后一位，得到的逆序数为res-a+(n-a-1) 知道上面的知识点后，可以用暴力来解 代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>#include<cstring>#include<stack>#in
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2