路徑規(guī)劃算法：基于適應(yīng)度相關(guān)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)化算法適應(yīng)度相關(guān)算法來進(jìn)行路徑規(guī)劃。
1.算法原理
適應(yīng)度相關(guān)算法原理請(qǐng)參考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/119946003
1.1 環(huán)境設(shè)定
在移動(dòng)機(jī)器人的路徑優(yōu)化中，每個(gè)優(yōu)化算法的解代表機(jī)器人的一條運(yùn)動(dòng)路徑。優(yōu)化算法會(huì)通過優(yōu)化計(jì)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(yùn)動(dòng)環(huán)境模型相對(duì)應(yīng)。不失一般性，假設(shè)在用柵格法對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)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(diǎn)柵格代表機(jī)器人的初始位置，坐標(biāo) （m，n)對(duì)應(yīng)的柵格代表機(jī)器人的移動(dòng)目標(biāo)位置。優(yōu)化算法設(shè)定的一個(gè)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(gè)問題轉(zhuǎn)化為用一個(gè)向量表示機(jī)器人的移動(dòng)路徑。經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，盡管柵格法建立的模型對(duì)空間進(jìn)行了離散化，但本質(zhì)上機(jī)器人的移動(dòng)路徑依然是連續(xù)的。
1.2 約束條件
對(duì)于機(jī)器人的路徑優(yōu)化來說，其運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)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=0∑n?1?(xli+1??xli?)2+(yli+1??yli?)2?(1)
其中(x,y)是路徑中間點(diǎn)的坐標(biāo)
利用適應(yīng)度相關(guān)算法對(duì)上式進(jìn)行尋優(yōu)，找到最短路徑。適應(yīng)度相關(guān)算法參數(shù)設(shè)定如下：
%% 適應(yīng)度相關(guān)算法參數(shù)設(shè)置
dim=length(noLM);%維度，即為非障礙物個(gè)數(shù)。
numLM0=round((EndPoint(1)-StartPoint(1))/4);%每次迭代選取的的中間路徑點(diǎn)個(gè)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
3.MATLAB代碼
本程序中，支持1.地圖任意創(chuàng)建保存。2.其實(shí)點(diǎn)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(dòng)機(jī)器人全局路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)仿真,2020,37(07):373-379.文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-485552.html
[2]魯?shù)? 粒子群算法在移動(dòng)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-485552.html
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