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??座右銘：行百里者，半于九十。

目錄

💥1?概述

📚2?運行結果

📃2.1 算例1

📃2.2 算例2

🎉3 參考文獻

👨?💻4 Matlab代碼實現

💥1?概述

? ? ?近年來,智能機器人逐漸應用于醫療服務﹑航空等眾多領域。路徑規劃作為機器人實現智能自主規劃的關鍵技術,受到眾多學者的廣泛關注。其具體含義是指移動機器人在存在障礙物的真實空間環境中,自主規劃出一條無碰撞的有效路徑3。路徑規劃根據可支配的外界環境有效信息的程度可以分為靜態路徑規劃和動態路徑規劃。實際案例中根據算法的表現來看,動態路徑規劃算法實時性較差﹑實現較為復雜,在現有的技術條件下難以保證搜索結果有較高的精度。

📚2?運行結果

📃2.1 算例1

? ???基于人工勢場法的機器人路徑規劃:隨機生成12-15個障礙物，每個障礙物隨機占據6-23個柵格，利用該人工勢場法編程實現機器人從左下到右上的路徑規劃。同時在代碼中已實現動態展示的效果。

📃2.2 算例2

? ???基于果蠅優化算法的路徑規劃:根據提供的地圖，實現單機器人的全局路徑規劃。以及拓展部份的雙機器人路徑規劃，兩個機器人分別從左下到右上，和從右下到左上。

部分代碼：

function path = DijkstraPlan(position,sign)
%% 基于Dijkstra算法的路徑規劃算法
%position ? ?input ? ? %節點位置
%sign ? ? ? ?input ? ? %節點間是否可達
?
%path ? ? ? ?output ? ?%規劃路徑
?
%% 計算路徑距離
cost = ones(size(sign))*10000;
[n,m] = size(sign);
for i = 1:n
? ? for j = 1:m
? ? ? ? if sign(i,j) == 1
? ? ? ? ? ? cost(i,j) = sqrt(sum((position(i,:)-position(j,:)).^2));
? ? ? ? end
? ? end
end
?
%% 路徑開始點
dist = cost(1,:); ? ? ? ? ? ? %節點間路徑長度 ? ? ? ? ??
s = zeros(size(dist)); ? ? ? ?%節點經過標志
s(1) = 1;dist(1) = 0;
path = zeros(size(dist)); ? ? %依次經過的節點
path(1,:) = 1;
?
%% 循環尋找路徑點
for num = 2:n ??
? ??
? ? % 選擇路徑長度最小點
? ? mindist = 10000;
? ? for i = 1:length(dist)
? ? ? ? if s(i) == 0
? ? ? ? ? ? if dist(i)< mindist
? ? ? ? ? ? ? ? mindist = dist(i);
? ? ? ? ? ? ? ? u = i;
? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? end
? ? end
? ??
? ? % 更新點點間路徑
? ? s(u) = 1;
? ? for w = 1:length(dist)
? ? ? ? if s(w) == 0
? ? ? ? ? ? if dist(u)+cost(u,w) < dist(w)
? ? ? ? ? ? ? ? dist(w) = dist(u)+cost(u,w);
? ? ? ? ? ? ? ? path(w) = u;
? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? end
? ? end
end

?

🎉3 參考文獻

[1]鮑久圣,張牧野,葛世榮,劉琴,袁曉明,王茂森,陰妍,趙亮.基于改進A*和人工勢場算法的無軌膠輪車井下無人駕駛路徑規劃[J].煤炭學報,2022,47(3):1347-1360

[2]溫淑慧,問澤藤,劉鑫,溫淑煥.基于ROS的移動機器人自主建圖與路徑規劃[J].沈陽工業大學學報,2022,44(1):90-94

👨?💻4 Matlab代碼實現

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【路径规划】基于人工势场法、蝙蝠优化算法、人工鱼群算法、果蝇优化算法的路径规划（Matlab代码实现）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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