【编队】基于A星算法实现机器人编队栅格地图巡逻路径规划附matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于A*（A-star）算法实现机器人编队栅格地图巡逻路径规划可以通过以下步骤实1. 地图建模：将巡逻区域的地图转化为栅格地图，即将地图划分为网格单元，并确定每个单元的状态，如障碍物、可通过区域和目标等。

1. 设置起点和目标点：选择机器人的初始位置作为起点，并设置巡逻区域内需要覆盖的目标点。

2. 定义启发式函数：定义用于评估每个栅格的优先级的启发式函数。启发式函数可根据距离、预计代价和其他因素来评估栅格的优先级，以指导路径搜索过。

3. 实施A算法：使用A算法搜索最佳路径。通过在栅格上移动并考虑邻居栅，在栅格地图上进行迭代，直到找到目标位置或遍历了所有可能的栅格。

4. 路径优化：对A*算法得到的路径进行优化，例如使用平滑技术或替代路径搜索方法，确保路径的效率和安全性。

5. 生成各机器人编队路径：如果有多个机器人组成编队，则可以根据具体任务和编队要求，复制和调整主路径以路径：将生成的路径导入到机器人控制系统中，并实时控制机器人按照路径进行巡逻。

注意的是，A*算法在路径规划中被广泛采用，但在实际应用中可能需要考虑更多的因素，如动态障碍物避免、实时地图更新等。此外，路径规划的准确性也取决于栅格地图的精细度和对环境的准确感知。

⛄ 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A* ALGORITHM% 04-26-2005% Vivian Paul %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clcclose all​%DEFINE THE 2-D MAP ARRAYMAX_X=30;MAX_Y=30;MAX_VAL=10;OPEN_COUNT=0;CLOSED_COUNT=0;%This array stores the coordinates of the map and the %Objects in each coordinateMAP=2*(ones(MAX_X,MAX_Y)); % Obtain Obstacle, Target and Robot Position% Initialize the MAP with input values% Obstacle=-1,Target = 0,Robot=1,Space=2i=0;j=0;x_val = 1;y_val = 1;axis([0 MAX_X,0 MAX_Y])set(gca,'xtick',0:1:30,'ytick',0:1:30,'GridLineStyle','-',...     'xGrid','on','yGrid','on') %grid on;hold on;n=0;%Number of Obstacles​rectangle('Position',[7,5,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[7,6,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[7,7,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[7,8,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);​​​​rectangle('Position',[23,27,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[23,24,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[23,25,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[23,26,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[29,22,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[28,22,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[0,9,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);​MAP(24,28)=-1;MAP(24,27)=-1;MAP(24,26)=-1;MAP(24,25)=-1;MAP(8,6)=-1;MAP(8,7)=-1;MAP(8,8)=-1;MAP(8,9)=-1;MAP(30,23)=-1;MAP(29,23)=-1;MAP(1,10)=-1;​​​z=1;Optimal_path1=[];m=0;flag=1;for j=29:-1:0    if flag == 1%正向        k=j+1;        while(MAP(m+1,j+1)==-1)           m=m+1;            Optimal_path1(z,1)=m;           Optimal_path1(z,2)=k;           z=z+1;        end        for i=m:1:29            if(MAP(i+1,j+1)==-1)                flag=0;                m=i-1;                break;            else                Optimal_path1(z,1)=i;                Optimal_path1(z,2)=j;                              disp('z:');                 disp(z);                 disp('i');                 disp(i);                 disp('j');                 disp(j);                 z=z+1;                if i==29                   flag=0;                    m=i;                end            end        end    else%反向        k=j+1;        while(MAP(m+1,j+1)==-1)           m=m-1;            Optimal_path1(z,1)=m;           Optimal_path1(z,2)=k;           z=z+1;        end        for i=m:-1:0            if(MAP(i+1,j+1)~=-1)                Optimal_path1(z,1)=i;                Optimal_path1(z,2)=j;                 disp('z:');                 disp(z);                 disp('i');                 disp(i);                 disp('j');                 disp(j);                 z=z+1;                if i==0                   flag=1;                    m=i;                end            else                flag=1;                m=i+1;                break;            end        end    endend​plot(Optimal_path1(:,1)+.5,Optimal_path1(:,2)+.5,'linewidth',2);​​​​

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 陆浩.基于人工势场-蚁群算法的多移动机器人编队及路径规划的研究[D].山东科技大学,2020.

[2] 黄晨.多机器人编队控制算法的研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:2.1012.001053.

[3] 王一博.多机器人分布式编队控制算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学[2023-07-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.003445.

[4] 周宇杭,王文明,李泽彬,等.基于A星算法的移动机器人路径规划应用研究[J].电脑知识与技术：学术版, 2020, 16(13):4.DOI:CNKI:SUN:DNZS.0.2020-13-001.

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