路径规划算法：基于吉萨金子塔建造优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

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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

基于吉萨金字塔建造优化的机器人路径规划算法可以考虑在机器人路径规划中融入吉萨金字塔的建造过程和相关因素，以提供更优化的路径规划方案。以下是一种可能的算法框架：

场景建模：将吉萨金字塔的建筑结构进行建模，包括金字塔的层级、坡度等信息。确定机器人的起始位置和目标位置。

建造过程模拟：模拟吉萨金字塔的建造过程，考虑到人力资源、材料运输、施工工艺等因素。

优化目标定义：根据需求和建造过程特点，定义合适的优化目标，如最短建造时间、最小工程成本等。

路径规划算法设计：设计一种路径规划算法，考虑吉萨金字塔的建造过程，并将其作为优化目标。例如，可以使用遗传算法、蚁群算法等优化算法来搜索最优路径。

目标函数定义：定义一个目标函数，结合建造过程和路径规划要求。例如，可以将机器人移动距离、工人之间的协作效率、材料运输距离等综合考虑。

约束条件设置：根据具体场景和需求，设置一些约束条件，如时间限制、资源限制等。

优化过程：使用优化算法在搜索空间中寻找最优路径。在每一次迭代中，根据目标函数和约束条件评估候选路径，并选择更优的路径进行下一次迭代。

最优路径选择：根据优化的结果，选择最优路径，并将其提供给机器人进行导航。

​

⛄ 部分代码

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 onend​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).

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