路径规划算法：基于饥饿游戏优化的机器人路径规划算法

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路径规划算法：基于饥饿游戏优化的机器人路径规划算法

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⛄ 内容介绍

室内环境栅格法建模步骤

1.栅格粒大小的选取

栅格的大小是个关键因素，栅格选的小，环境分辨率较大，环境信息存储量大，决策速度慢。

栅格选的大，环境分辨率较小，环境信息存储量小，决策速度快，但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。

2.障碍物栅格确定

当机器人新进入一个环境时，它是不知道室内障碍物信息的，这就需要机器人能够遍历整个环境，检测障碍物的位置，并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值，并对相应的栅格值进行修改。自由栅格为不包含障碍物的栅格赋值为0，障碍物栅格为包含障碍物的栅格赋值为1.

3.未知环境的栅格地图的建立

通常把终点设置为一个不能到达的点，比如（-1，-1），同时机器人在寻路过程中遵循“下右上左”的原则，即机器人先向下行走，当机器人前方遇到障碍物时，机器人转向右走，遵循这样的规则，机器人最终可以搜索出所有的可行路径，并且机器人最终将返回起始点。

备注：在栅格地图上，有这么一条原则，障碍物的大小永远等于n个栅格的大小，不会出现半个栅格这样的情况。

基于饥饿游戏优化的机器人路径规划算法基本思想和步骤

问题建模：将机器人路径规划问题转化为数学模型，定义目标函数和约束条件。目标函数可以是路径长度最短、时间最短、能耗最低等，约束条件可以包括避开障碍物、遵守限制速度等。

饥饿游戏模拟：根据饥饿游戏中角色的行为特点，模拟角色在追求食物和躲避敌人的过程。机器人将被视为角色，路径规划问题将被视为角色在环境中行动的过程。

随机初始化个体：随机生成一定数量的个体，每个个体表示一种路径规划方案。每个个体包含表示路径的一组状态或坐标。

适应度评估：根据目标函数和约束条件，评估每个个体的适应度，即衡量其路径规划方案的优劣程度。

食物追踪和敌人躲避：根据个体的路径规划方案，模拟机器人追踪食物和躲避敌人的行为。个体的适应度可以通过机器人与食物的距离和与敌人的距离来评估。

个体更新：根据个体的适应度，通过选择、交叉和变异等操作，更新个体的路径规划方案。较优的个体将有更高的概率被选择和保留，以便于更好地探索和利用搜索空间。

适应度更新：根据个体的更新后的路径规划方案，重新评估各个个体的适应度，并更新最优路径。

终止条件：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数、适应度达到要求等），判断是否终止算法。

最优路径提取：在算法终止后，选择适应度最好的个体作为最优路径规划方案，并提取其中的路径。

可选的后处理：对最优路径进行后处理，如平滑路径、优化路径等，以得到更优的机器人路径规划结果。

需要注意的是，饥饿游戏优化算法中的食物追踪和敌人躲避过程可以根据具体问题进行设计，以模拟机器人在环境中的行为。此外，优化算法的性能还受到参数设置、种群大小等因素的影响，需要进行合理调整和实验验证。

⛄ 部分代码

function drawPath(path,G,flag)%%%%xGrid=size(G,2);drawShanGe(G,flag)hold onset(gca,'XtickLabel','')set(gca,'YtickLabel','')L=size(path,1);Sx=path(1,1)-0.5;Sy=path(1,2)-0.5;plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 起点for i=1:L-1    plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10)    hold onend​Ex=path(end,1)-0.5;Ey=path(end,2)-0.5;​plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 终点​

⛄ 运行结果

​

⛄ 参考文献

[1] 张毅,刘杰.一种基于优化混合蚁群算法的机器人路径规划算法:CN201711121774.X[P].CN107917711A[2023-07-10].

[2] 吴宪祥,郭宝龙,王娟.基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法[J].机器人, 2009, 31(6):5.DOI:10.3321/j.issn:1002-0446.2009.06.013.

[3] 崔鼎,郝南海,郭阳宽.基于RRT*改进的路径规划算法[J].机床与液压, 2020(9).

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