【路径规划】鱼鹰算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 3001期】

⛄一、鱼鹰算法及栅格地图简介

1 鱼鹰算法
鱼鹰算法是一种用于解决优化问题的启发式优化算法。它受到鱼鹰捕鱼的行为启发而命名。这种算法模拟了鱼鹰在捕捉猎物时的搜索策略。

鱼鹰算法的基本思想是通过模拟鱼鹰的搜索行为来找到最优解。在算法的每一次迭代中，鱼鹰会以当前位置为中心，在周围的区域内搜索潜在的猎物。搜索的范围通常是通过一个参数来控制的，该参数称为搜索半径。

在搜索过程中，鱼鹰会根据猎物的吸引力和当前位置之间的距离来评估每个潜在猎物的价值。然后，它选择具有最高价值的猎物作为下一个目标，并向该位置移动。

鱼鹰算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，在解决复杂优化问题时表现良好。它可以应用于各种领域，例如工程设计、图像处理、机器学习等。值得注意的是，鱼鹰算法仍然是一个相对较新的算法，在不同问题上的性能和效果可能会有所差异。

2 栅格地图
2.1 栅格法应用背景
路径规划时首先要获取环境信息， 建立环境地图， 合理的环境表示有利于建立规划方法和选择合适的搜索算法，最终实现较少的时间开销而规划出较为满意的路径。一般使用栅格法在静态环境下建立环境地图。
2.2 栅格法实质
将AGV的工作环境进行单元分割， 将其用大小相等的方块表示出来，这样栅格大小的选取是影响规划算法性能的一个很重要的因素。栅格较小的话，由栅格地图所表示的环境信息将会非常清晰，但由于需要存储较多的信息，会增大存储开销，同时干扰信号也会随之增加，规划速度会相应降低，实时性得不到保证；反之，由于信息存储量少，抗干扰能力有所增强，规划速随之增快，但