路径规划算法：基于跳蛛优化的机器人路径规划算法- 附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

⛄ 内容介绍

路径规划算法是机器人领域的重要研究方向之一。它旨在寻找机器人在给定环境中的最佳路径，以实现特定任务。近年来，基于跳蛛优化的机器人路径规划算法引起了广泛关注。

跳蛛优化算法是一种启发式算法，灵感来自于蜘蛛的跳跃行为。通过模拟蜘蛛在搜索食物时的跳跃策略，该算法能够在搜索空间中快速找到最优解。在机器人路径规划中，跳蛛优化算法可以帮助机器人在复杂环境中高效地规划路径。

该算法的核心思想是将搜索空间划分为多个子空间，并通过跳跃操作在不同子空间之间进行搜索。每个子空间都包含一组候选路径，通过计算路径的适应度函数来评估其优劣。跳蛛优化算法通过不断更新候选路径，使其逐渐趋向于全局最优解。

与传统的路径规划算法相比，基于跳蛛优化的机器人路径规划算法具有以下优势。首先，它能够在复杂环境中找到更优的路径，提高机器人的运动效率。其次，该算法具有较快的计算速度，适用于实时路径规划。此外，它还能够应对环境变化和障碍物移动等情况，保证路径的稳定性和可靠性。

然而，基于跳蛛优化的机器人路径规划算法也存在一些挑战和限制。首先，算法的性能高度依赖于问题的建模和参数的选择。不同的问题可能需要不同的参数设置，这增加了算法的调试难度。其次，算法在处理大规模问题时可能面临计算资源不足的问题。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行算法的调整和优化。

总之，基于跳蛛优化的机器人路径规划算法是一种有潜力的方法，可以帮助机器人在复杂环境中高效地规划路径。通过不断改进算法的性能和适应性，我们可以进一步拓展其在实际应用中的潜力。

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。

目标函数设定

⛄ 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).

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合