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近年来,随着工业4.0的兴起,国内外制造业都在积极进行智能化的转型升级。 作为生产制造环节的搬运工———移动机器人,其在制造业中的重要程度与日俱增。 作为移动机器人关键技术之一的路径规划技术,其在很大程度上决定了机器人本身乃至整条生产线智能化的水平,引发了国内外专家的研究热潮。 机器人的路径规划是指在满足机器人工作条件的基础上,尽可能地找到一条从初始点到目标点的最短且能避开障碍、保证自身安全的路径。为此,针对路径规划问题,国内外专家及学者们提出了许多经典的算法,诸如A*算法、遗传算法、模拟退化算法、启发式搜索法、粒子群算法及蚁群算法等,它们都已应用于机器人的路径规划研究中,并取得了较好的成果。
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
原理
纵横交叉优化是一种常用的机器人路径规划算法。该算法通过将地图划分为网格,每个网格代表一个离散的位置,然后通过搜索算法在网格间寻找最优路径。
具体步骤如下:
地图划分:将地图划分为网格,每个网格代表一个离散的位置。网格的大小可以根据实际情况来确定,通常根据机器人的尺寸和运动能力来选择。
状态表示:定义机器人的状态,包括位置、方向、速度等信息。可以使用二维数组或者坐标来表示机器人的位置。
目标设定:确定机器人的起点和终点,并设定其他约束条件,如避免障碍物等。
搜索算法:使用搜索算法在网格上搜索最优路径。常用的搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法等。这些算法可以根据具体情况进行选择,考虑到搜索效率和路径质量。
路径生成:根据搜索算法找到的最优路径,生成机器人的运动轨迹。可以通过连接相邻网格的方式来生成路径。
路径优化:对生成的路径进行优化,使得路径更加平滑和高效。常用的路径优化算法包括B样条曲线插值、路径平滑算法等。
路径执行:将优化后的路径转化为机器人的运动指令,控制机器人按照路径运动。
function drawPath(path,G,flag)
%%%%
xGrid=size(G,2);
drawShanGe(G,flag)
hold on
set(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 on
end
Ex=path(end,1)-0.5;
Ey=path(end,2)-0.5;
plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 终点
[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).