【路径规划】基于matlab社会搜索算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 2862期】

2023-11-01 17:50
文章标签 规划 matlab 源码 路径 机器人 地图 栅格 搜索算法 社会 2862

本文主要是介绍【路径规划】基于matlab社会搜索算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 2862期】，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！

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⛄一、社会搜索算法及栅格地图简介

1 社会搜索算法
社会搜索算法是一种结合了用户评价和算法的搜索引擎算法。它通过收集用户对搜索结果的评价和反馈，将其作为参考因素来提供更好的搜索结果。这种算法的目标是提供更准确、相关和有用的搜索结果，以满足用户的需求。社会搜索算法的实现方式有多种，其中一种是将用户评价和反馈与传统的搜索算法相结合，通过分析和整合这些信息来优化搜索结果的排序和展示。这种算法的优势在于能够更好地理解用户的意图和偏好，从而提供更符合用户需求的搜索结果。[1]另外，社会搜索算法也可以应用于其他领域，例如社交媒体分析、推荐系统等。社会蜘蛛算法是一种基于社会蜘蛛的觅食策略的全局优化算法，它通过模拟蜘蛛网的振动来确定猎物位置。该算法的实现方式包括Matlab、Python、C++和Java等编程语言。[3]总的来说，社会搜索算法是一种结合了用户评价和算法的搜索引擎算法，旨在提供更准确、相关和有用的搜索结果。

2 栅格地图
2.1 栅格法应用背景
路径规划时首先要获取环境信息， 建立环境地图， 合理的环境表示有利于建立规划方法和选择合适的搜索算法，最终实现较少的时间开销而规划出较为满意的路径。一般使用栅格法在静态环境下建立环境地图。
2.2 栅格法实质
将AGV的工作环境进行单元分割， 将其用大小相等的方块表示出来，这样栅格大小的选取是影响规划算法性能的一个很重要的因素。栅格较小的话，由栅格地图所表示的环境信息将会非常清晰，但由于需要存储较多的信息，会增大存储开销，同时干扰信号也会随之增加，规划速度会相应降低，实时性得不到保证；反之，由于信息存储量少，抗干扰能力有所增强，规划速随之增快，但环境信息划分会变得较为模糊，不利于有效路径的规划。在描述环境信息时障碍物所在区域在栅格地图中呈现为黑色，地图矩阵中标为1，可自由通行区域在栅格地图中呈现为白色，地图矩阵中标为0。路径规划的目的就是在建立好的环境地图中找到一条最优的可通行路径，所以使用栅格法建立环境地图时，栅格大小的合理设定非常关键。
2.3 10乘10的静态环境地图
在这里插入图片描述
10乘10的静态环境地图代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%建立环境地图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function DrawMap(map)
n = size(map);
step = 1;
a = 0 : step :n(1);
b = 0 : step :n(2);
figure(1)
axis([0 n(2) 0 n(1)]); %设置地图横纵尺寸
set(gca,'xtick',b,'ytick',a,'GridLineStyle','-',...
'xGrid','on','yGrid','on');
hold on
r = 1;
for(i=1:n(1))         %设置障碍物的左下角点的x,y坐标for(j=1:n(2))if(map(i,j)==1)p(r,1)=j-1;p(r,2)=i-1;fill([p(r,1) p(r,1) + step p(r,1) + step p(r,1)],...[p(r,2) p(r,2) p(r,2) + step p(r,2) + step ],'k');r=r+1;hold onendend
end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%栅格数字标识%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x_text = 1:1:n(1)*n(2); %产生所需数值.
for i = 1:1:n(1)*n(2)[row,col] = ind2sub([n(2),n(1)],i);text(row-0.9,col-0.5,num2str(x_text(i)),'FontSize',8,'Color','0.7 0.7 0.7');
end
hold on
axis square

建立环境矩阵，1代表黑色栅格，0代表白色栅格，调用以上程序，即可得到上述环境地图。

map=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 0;1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;0 0 1 0 0 0 1 1 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 1 0 0 1 0;1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;1 1 1 0 0 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;];DrawMap(map);         %得到环境地图

2.4 栅格地图中障碍栅格处路径约束
移动体栅格环境中多采用八方向的移动方式，此移动方式在完全可通行区域不存在运行安全问题，当
移动体周围存在障碍栅格时此移动方式可能会发生与障碍物栅格的碰撞问题，为解决此问题加入约束
条件，当在分别与障碍物栅格水平方向和垂直方向的可行栅格两栅格之间通行时，禁止移动体采用对
角式移动方式。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
约束条件的加入，实质是改变栅格地图的邻接矩阵，将障碍栅格(数字为“1”的矩阵元素)的对角栅格
设为不可达， 即将对角栅格的距离值改为无穷大。其实现MATLAB代码如下：
代码：

%约束移动体在障碍栅格对角运动
%通过优化邻接矩阵实现
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 约束移动体移动方式 %%%%%%%%%%%%%%%%%
function W=OPW(map,W)
% map 地图矩阵  % W 邻接矩阵
n = size(map);
num = n(1)*n(2);
for(j=1:n(1))for(z=1:n(2))if(map(j,z)==1)if(j==1)                  %若障碍物在第一行if(z==1)               %若障碍物为第一行的第一个W(j+1,j+n(2)*j)=Inf;W(j+n(2)*j,j+1)=Inf;elseif(z==n(2))         %若障碍物为第一行的最后一个W(n(2)-1,n(2)+n(1)*j)=Inf;W(n(2)+n(1)*j,n(2)-1)=Inf;else                %若障碍物为第一行的其他W(z-1,z+j*n(2))=Inf;W(z+j*n(2),z-1)=Inf;W(z+1,z+j*n(2))=Inf;W(z+j*n(2),z+1)=Inf;endendendif(j==n(1))               %若障碍物在最后一行if(z==1)               %若障碍物为最后一行的第一个W(z+n(2)*(j-2),z+n(2)*(j-1)+1)=Inf;W(z+n(2)*(j-1)+1,z+n(2)*(j-2))=Inf;elseif(z==n(2))            %若障碍物为最后一行的最后一个W(n(1)*n(2)-1,(n(1)-1)*n(2))=Inf;W((n(1)-1)*n(2),n(1)*n(2)-1)=Inf;else                   %若障碍物为最后一行的其他W((j-2)*n(2)+z,(j-1)*n(2)+z-1)=Inf;W((j-1)*n(2)+z-1,(j-2)*n(2)+z)=Inf;W((j-2)*n(2)+z,(j-1)*n(2)+z+1)=Inf;W((j-1)*n(2)+z+1,(j-2)*n(2)+z)=Inf;endendendif(z==1)              if(j~=1&&j~=n(1))       %若障碍物在第一列非边缘位置 W(z+(j-2)*n(2),z+1+(j-1)*n(2))=Inf;W(z+1+(j-1)*n(2),z+(j-2)*n(2))=Inf;W(z+1+(j-1)*n(2),z+j*n(2))=Inf;W(z+j*n(2),z+1+(j-1)*n(2))=Inf;endendif(z==n(2))if(j~=1&&j~=n(1))         %若障碍物在最后一列非边缘位置 W((j+1)*n(2),j*n(2)-1)=Inf;W(j*n(2)-1,(j+1)*n(2))=Inf;W(j*n(2)-1,(j-1)*n(2))=Inf;W((j-1)*n(2),j*n(2)-1)=Inf;endendif(j~=1&&j~=n(1)&&z~=1&&z~=n(2))   %若障碍物在非边缘位置W(z+(j-1)*n(2)-1,z+j*n(2))=Inf;W(z+j*n(2),z+(j-1)*n(2)-1)=Inf;W(z+j*n(2),z+(j-1)*n(2)+1)=Inf;W(z+(j-1)*n(2)+1,z+j*n(2))=Inf;W(z+(j-1)*n(2)-1,z+(j-2)*n(2))=Inf;W(z+(j-2)*n(2),z+(j-1)*n(2)-1)=Inf;W(z+(j-2)*n(2),z+(j-1)*n(2)+1)=Inf;W(z+(j-1)*n(2)+1,z+(j-2)*n(2))=Inf;endendendend
end

2.5 栅格法案例
下面以Djkstra算法为例， 其实现如下：

map=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 0;1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;0 0 1 0 0 0 1 1 0 0;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 1 0 0 1 0;1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;1 1 1 0 0 0 1 0 0 0;0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;];%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%建立环境矩阵map%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
DrawMap(map); %得到环境地图
W=G2D(map);   %得到环境地图的邻接矩阵
W(W==0)=Inf;  %邻接矩阵数值处理
W=OPW(map,W); %优化邻接矩阵
[distance,path]=dijkstra(W,1,100);%设置起始栅格，得到最短路径距离以及栅格路径
[x,y]=Get_xy(distance,path,map);   %得到栅格相应的x，y坐标
Plot(distance,x,y);   %画出路径

运行结果如下：
在这里插入图片描述
其中函数程序：
DrawMap(map) 详见建立栅格地图
W=G2D(map) ； 详见建立邻接矩阵
[distance， path] =dijkstra(W， 1， 100) 详见Djk stra算法
[x， y] =Get_xy(distance， path， map) ；
Plot(distance， x， y) ；

⛄二、部分源代码

clc
clear
close all
tic
%% 地图
G=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0;
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0;
1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0;];
for i=1:20/2
for j=1:20
m=G(i,j);
n=G(21-i,j);
G(i,j)=n;
G(21-i,j)=m;
end
end
%%
S = [1 1];
E = [20 20];
G0 = G;
G = G0(S(1):E(1),S(2):E(2));
[Xmax,dimensions] = size(G);
dimensions = dimensions - 2;
X_min = 1;
%% 参数设置
max_gen = 200; % 最大迭代次数
num_polution = 50; % 种群数量
fboj=@(x)fitness(x,G,X_min,Xmax);
[fit_global_best,global_best,final_goal]=SGO(num_polution,max_gen, X_min,Xmax,dimensions,fboj);
toc
%% 结果分析
global_best1 = round(global_best);
fit_global_best
figure(1)
plot(final_goal,‘b-’);
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘适应度值’)
title(‘社会搜索优化迭代曲线’)
route = [S(1) global_best1 E(1)];
path=generateContinuousRoute(route,G);
% path=shortenRoute(path);
path=GenerateSmoothPath(path,G);
path=GenerateSmoothPath(path,G);
figure(2)
for i=1:20/2
for j=1:20
m=G(i,j);
n=G(21-i,j);
G(i,j)=n;
G(21-i,j)=m;
end
end
n=20;
for i=1:20
for j=1:20
if G(i,j)==1
x1=j-1;y1=n-i;
x2=j;y2=n-i;
x3=j;y3=n-i+1;
x4=j-1;y4=n-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],‘r’);
hold on
else
x1=j-1;y1=n-i;
x2=j;y2=n-i;
x3=j;y3=n-i+1;
x4=j-1;y4=n-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);
hold on
end
end
end
hold on
xlabel(‘Environment 1’)
drawPath(path,G)
title(‘基于社会搜索优化算法实现栅格地图机器人路径规划’)

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张晓慧, & 韩国栋. (2018). 基于改进黑猩猩算法的栅格地图机器人最短路径规划. 计算机工程与应用, 54(17), 196-201.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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