路径规划算法：基于乌鸦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

原理

基于乌鸦优化的机器人路径规划算法是一种基于自然界乌鸦觅食行为的启发式算法，用于解决机器人路径规划问题。该算法借鉴了乌鸦觅食的策略，通过模拟乌鸦的搜索和集结行为来寻找最优路径。

下面是基于乌鸦优化的机器人路径规划算法的基本步骤：

1. 环境建模：将机器人运动的环境进行建模，包括地图或场景的表示。可以使用网格地图或连续空间表示，根据具体情况选择合适的表示方法。

2. 目标和约束定义：定义机器人的起始位置和目标位置，同时考虑可能存在的障碍物或其他约束条件。

3. 乌鸦优化算法初始化：初始化乌鸦群体的位置和速度。每个乌鸦在环境中被视为一个解决方案，并具有一个适应度值来评估其优劣。

4. 乌鸦行为模拟：模拟乌鸦的行为，包括搜索和集结。每个乌鸦根据其当前位置和速度，以及周围环境信息来决定下一步的移动方向和速度。

5. 适应度评估：根据机器人在环境中的位置和路径，计算适应度值。适应度值可以考虑路径长度、避障能力、平滑性等因素。

6. 更新乌鸦位置：根据乌鸦的当前位置和速度，更新其下一步的位置。可以使用乌鸦优化算法中的迭代公式来更新位置。

7. 终止条件判断：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数或满足特定目标），判断是否结束算法。如果未满足终止条件，则返回步骤4；否则，进入下一步。

8. 最优路径提取：从乌鸦群体中选择适应度最好的乌鸦作为最优路径解决方案。

⛄ 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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