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路徑規(guī)劃算法:基于鴿群優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法- 附代碼

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路徑規(guī)劃算法:基于鴿群優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法- 附代碼


摘要:本文主要介紹利用智能優(yōu)化算法鴿群算法來進(jìn)行路徑規(guī)劃。

1.算法原理

鴿群算法原理請參考:https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/109774886

1.1 環(huán)境設(shè)定

在移動機(jī)器人的路徑優(yōu)化中,每個優(yōu)化算法的解代表機(jī)器人的一條運動路徑。優(yōu)化算法會通過優(yōu)化計算在眾多路徑中找出一條最優(yōu)路徑。
優(yōu)化算法的設(shè)定必須和機(jī)器人運動環(huán)境模型相對應(yīng)。不失一般性,假設(shè)在用柵格法對機(jī)器人運動環(huán)境建模后得出的結(jié)果是 m×n 的矩形區(qū)域,坐標(biāo)值從 1 開始,如圖1 。其中坐標(biāo)原點柵格代表機(jī)器人的初始位置,坐標(biāo) (m,n)對應(yīng)的柵格代表機(jī)器人的移動目標(biāo)位置。優(yōu)化算法設(shè)定的一個重要內(nèi)容是確定優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)表達(dá)形式,在這里這個問題轉(zhuǎn)化為用一個向量表示機(jī)器人的移動路徑。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),盡管柵格法建立的模型對空間進(jìn)行了離散化,但本質(zhì)上機(jī)器人的移動路徑依然是連續(xù)的。

路徑規(guī)劃算法:基于鴿群優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法- 附代碼

圖1.柵格地圖

1.2 約束條件

對于機(jī)器人的路徑優(yōu)化來說,其運動路徑必須局限在柵格空間內(nèi),即搜索不能越過柵格的矩形邊界。此外,還應(yīng)受障礙物的限制,即機(jī)器人的運動軌跡不能穿過存在障礙物的柵格區(qū)域。

1.3 適應(yīng)度函數(shù)

在本文的建模方法中,本文路徑規(guī)劃目標(biāo)是路徑長度最短。路徑的長度可以表示為:

L ( P a t h ) = ∑ i = 0 n ? 1 ( x l i + 1 ? x l i ) 2 + ( y l i + 1 ? y l i ) 2 (1) L(Path) = \sum_{i=0}^{n-1}\sqrt{(xl_{i+1} - xl_i)^2 + (yl_{i+1} - yl_{i})^2}\tag{1} L(Path)=i=0n?1?(xli+1??xli?)2+(yli+1??yli?)2 ?(1)
其中(x,y)是路徑中間點的坐標(biāo)

利用鴿群算法對上式進(jìn)行尋優(yōu),找到最短路徑。鴿群算法參數(shù)設(shè)定如下:

%% 鴿群算法參數(shù)設(shè)置
dim=length(noLM);%維度,即為非障礙物個數(shù)。
numLM0=round((EndPoint(1)-StartPoint(1))/4);%每次迭代選取的的中間路徑點個數(shù),可調(diào)
lb=0;%下邊界
ub=1;%上邊界
Max_iteration = 100;%最大迭代次數(shù)
SearchAgents_no = 30;%種群數(shù)量
fobj = @(x)fun(x,noS,noE,numLM0,net);%適應(yīng)度函數(shù)

2.算法結(jié)果

路徑規(guī)劃算法:基于鴿群優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法- 附代碼

3.MATLAB代碼

本程序中,支持1.地圖任意創(chuàng)建保存。2.其實點任意更改。

4.參考文獻(xiàn)

[1]羅陽陽,彭曉燕.基于改進(jìn)PSO的四輪移動機(jī)器人全局路徑規(guī)劃[J].計算機(jī)仿真,2020,37(07):373-379.

[2]魯?shù)? 粒子群算法在移動機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用研究[D].武漢科技大學(xué),2009.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-473504.html

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