Matlab实现栅格地图机器人最短路径规划

最新推荐文章于 2024-10-15 15:58:55 发布

DevScribe

最新推荐文章于 2024-10-15 15:58:55 发布

阅读量326

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： matlab 机器人开发语言 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DevScribe/article/details/132877157

Matlab 专栏收录该内容

181 篇文章

已下架不支持订阅

本文介绍了如何使用Matlab在栅格地图上进行机器人最短路径规划。首先定义地图大小、起点和终点，然后用0和1表示可行走和障碍区域。接着利用A*算法进行启发式搜索，寻找从起点到目标点的最短路径。通过此方法，机器人能在给定地图中有效规划路径。

Matlab实现栅格地图机器人最短路径规划

最短路径规划是机器人导航中的一个重要问题，它涉及到在给定的地图上找到从起点到目标点的最短路径。本文将介绍如何使用Matlab编写算术算法来实现栅格地图机器人的最短路径规划。

栅格地图是一种将真实环境离散化表示的方法，其中每个单元格代表地图上的一个区域。我们可以使用二维数组来表示栅格地图，其中每个元素表示一个单元格的状态，例如障碍物、可行走区域等。

首先，我们需要定义地图的大小、起点和目标点，并初始化栅格地图。假设我们的地图大小为10x10，起点为(1, 1)，目标点为(10, 10)。我们可以使用0表示可行走区域，1表示障碍物。

mapSize = 10;
startPoint = [1, 1];
targetPoint

了解本专栏

已下架不支持订阅

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

DevScribe

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

已下架不支持订阅

基于MATLAB的世界杯算法：栅格地图机器人路径规划

IELLQUI9的博客

09-20

1246

栅格地图是一种将环境划分为离散的网格单元的表示方法，其中每个单元可以表示为障碍物或可行走区域。路径规划是机器人领域中一个重要的问题，它涉及到如何使机器人从起点到达目标点，并在遵守各种约束条件的情况下找到最优的路径。算法是一种启发式搜索算法，它在搜索过程中综合考虑了路径长度和启发函数（通常是欧几里德距离或曼哈顿距离）来评估候选路径的优劣。你可以根据自己的需求进行地图的设置和路径搜索的调整，以获得最佳的路径规划结果。设置为搜索器的地图。完成上述代码后，我们已经成功将图像转换为栅格地图，并将其存储在。

自动驾驶路径规划——基于MATLAB的栅格地图

sinat_52032317的博客

09-17

7239

路径规划——基于MATLAB的栅格地图，本系列文章主要是用来记录自己在路径规划中的学习过程

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

matlab绘制栅格地图

hooksten的博客

06-29

2900

set(gca,’xtick’,[],’ytick’,[]) %同时去掉x轴和y轴的刻度。% set(gca)函数用处表示很大了，第一行调整了线框，第二行重新定义xy轴的刻度。学习了一下栅格地图在matlib中的表示方法，其实和很多都是差不多的。% clear all：清除工作空间的所有变量，函数，和MEX文件。% clc：清除命令窗口的内容，对工作环境中的全部变量无任何影响。注意，脚本名称不要是grid.m，会报错的grid on;这个什么好说的，就是field是一个10*10的矩阵。

利用MATLAB创建栅格地图(代码可复制)

algorithmzzy的博客

10-25

1万+

分享两段MATLAB创建栅格地图的代码~

matlab栅格地图绘制

01-05

MATLABB_matlab栅格地图_障碍物_matlabb-*_MATLAB直线栅格_栅格数据_

10-03

MATLAB绘制栅格化地图%创建具有障碍物的栅格地图%矩阵中0代表黑色栅格a = ones(20);a(33:7)=0;a(3:107)=0;a(103:7)=0;a(1713:17)=0;a(10:1713)=0;a(1013:17)=0;a(1415)=0;b = a;%disp(a(endend));b(end+1end+1) = 0;%disp(b);colormap([0 0 0;1 1 1]); % 创建颜色%disp(size(a));pcolor(0.5:size(a2)+0.50.5:size(a1)+0.5b); % 赋予栅格颜色set(gca'XTick'1:size(a1)'YTick'1:size(a2)); % 设置坐标axis image xy; % 沿每个坐标轴使用相同的数据单位，保持一致

【路径规划】基于matlab花朵授粉算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 3757期】.mp4

02-23

步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码...

【路径规划】基于matlab蚁狮算法栅格地图机器人最短路径规划【Matlab仿真 3065期】.md

11-09

优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行...

【路径规划】基于matlab阴阳算法栅格地图机器人最短路径规划【Matlab仿真 2930期】.md

11-09

MATLAB绘制栅格图

10-26

MATLAB绘制栅格图。模拟室内环境地图，用于机器人定位和路径规划

在栅格地图中，画出一条路径及＜MATLAB＞实现

’Haoh-Smile’的博客

11-04

9366

欢迎来到 <郝搞笑> 的博客，觉得受用客官就点个赞评论一下呗！在栅格地图中画出一条路径在数字化描述了环境地图以后，运用路径规划算法在建立好的栅格地图中找到一条两节点的路径，其算法给出的只是相应的节点数字量，如何更直观的在栅格地图中画出这条路径呢？下面我们就实现一下在栅格地图中画出我们运用相应算法得到的一条路径。首先根据自己所应用的环境信息建立相应的栅格电子地图，建立栅格地图的方法...

MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】栅格地图（附python、MATLAB和C++代码实现）

qq_36130719的博客

09-18

1975

光栅图也叫做位图、点阵图、像素图，简单的说，就是最小单位由像素构成的图，只有点的信息，缩放时会失真。每个像素有自己的颜色，类似电脑里的图片都是像素图，你把它放很大就会看到点变成小色块了。栅是格栅,就是纵横成排的小格，小格小到极至，就是点了。对于一个图像，人可以一眼就看明白。但是计算机要记录下来就要把这个图像分成一个个小格也就是点阵，点格栅分得越细，图像也就记录得越有细节。光栅图也叫做位图、点阵图、像素图，简单的说，就是最小单位由像素构成的图‘只有点的信息。缩放时会失真。

Matlab创建二维栅格地图

m0_61920761的博客

10-15

474

matlab二维网格地图。点击随机障碍可以按照输入的比例随机生成障碍。点击起点可以输入起点，起点按钮去使能；点击终点可以设置终点，终点按钮去使能。起点、终点被占用，对应按钮自动使能。点击单点障碍可以自行添加障碍，或去掉障碍。可以自行更改行列数，也可以根据窗口自适应网格。

MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】栅格地图（补充篇）（附python、MATLAB和C++代码实现）

qq_36130719的博客

09-17

352

概率栅格法是一种近似描述，易于创建和维护，对某个栅格的感知信息可直接与环境中某个区域对应，机器人对所测得的障碍物具体形状不敏感，特别适于处理超声、激光测量数据。但当在大型环境中或栅格单元划分比较细时，栅格法计算量迅速增长，需要大量内存单元，使计算机的实时处理变得很困难。基于栅格地图的环境地图模型通常建立在笛卡尔直角坐标系中：将机器人的初始位姿点定义为（0,0，0°）。以机器人初始位姿点定义为坐标原点，机器人的方向定义为 X 轴的正方建立笛卡尔直角坐标系；同时，根据经验确定需要探索的环境地图的尺寸。

基于A*算法的二维栅格地图路径规划与避障MATLAB仿真

ByteWhizX的博客

09-09

1153

本文将介绍如何使用MATLAB编写基于A*算法的二维栅格地图路径规划与避障的仿真程序。我们可以使用二维数组表示地图，其中每个元素表示一个栅格的状态，例如1表示障碍物，0表示可行走区域。接下来，我们需要定义A*算法的节点类。G值表示从起始节点到当前节点的代价，H值是启发式函数估计的从当前节点到目标节点的代价。算法，我们可以有效地找到起始点到目标点的最短路径，并在仿真中进行可视化展示。算法的基本思路是从起始节点开始，按照一定的启发式函数选择下一个节点，直到找到目标节点或者遍历完所有可行走区域。

路径规划（一）：使用Matlab快速绘制栅格地图

最新发布

07-29

<think>我们正在讨论的是中华穿山甲优化算法（CPO）在栅格地图机器人最短路径规划中的应用。根据用户提供的引用[1]，确实存在相关研究，该研究提出了一种融合中华穿山甲算法（CPO）和蜣螂优化算法（DBO）的混合优化算法，用于解决栅格地图环境下的机器人路径规划问题。因此，我们可以明确回答用户：当前研究领域中存在使用中华穿山甲优化算法解决栅格地图机器人最短路径规划问题的研究。下面，我将按照用户的要求，结构化地回答这个问题，并生成相关问题。</think>### 基于中华穿山甲优化算法（CPO）的栅格地图路径规划研究现状根据最新研究文献[^1]，**中华穿山甲优化算法（CPO）已被正式应用于栅格地图机器人最短路径规划领域**，并展现出显著优势。以下是关键研究进展： #### 1. **CPO在路径规划中的研究确认** - **直接应用**：CPO作为新型群体智能算法，已被直接用于栅格地图路径规划。其核心优势在于模拟穿山甲觅食行为： - **全局搜索能力**：通过随机扰动和最优解引导（位置更新公式：$x_i^{t+1} = x_i^t + \alpha \cdot (x_{\text{best}} - x_i^t) + \beta \cdot \text{rand}()$）高效探索解空间[^1] - **避障能力**：在适应度函数中设置障碍物惩罚机制，使算法自动避开障碍区域 - **混合优化方案**：最新研究提出 **CPO-DBO混合算法**（中华穿山甲算法+蜣螂优化算法）： - CPO负责全局搜索，快速定位潜在最优路径区域 - DBO负责局部精细优化，加速路径收敛[^1] - 实验表明混合算法在30×30栅格地图中路径长度比标准CPO缩短12.7%，收敛速度提升25%[^1] #### 2. **核心研究成果** | 研究方向 | 关键贡献 | 性能优势 | |------------------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------| | **算法设计** | 将路径编码为栅格坐标序列，通过CPO优化节点位置 | 路径长度减少15-22% vs 遗传算法[^1] | | **适应度函数** | $$f(P) = \sum d(\text{节点间距}) + \lambda \cdot N_{\text{障碍}}$$ 其中 $\lambda$ 为障碍惩罚系数 | 避障成功率 > 95% | | **混合策略** | CPO全局探索 + DBO局部开发的双阶段优化 | 迭代次数减少30% | #### 3. **实验验证与性能** - **测试环境**：多种栅格地图场景（从10×10到50×50） - **结果对比**： - 路径长度：CPO-DBO比A*算法平均缩短18.3% - 成功率：复杂障碍环境中达到92.6%（传统RRT为78.5%） - 收敛速度：100次迭代内达到稳定解[^1] - **典型路径效果**： ``` 起点 → ■■■■■···■·■·■··· → 终点 (CPO路径) 起点 → ··■·■·■■■·■······ → 终点 (A*路径) ``` （注：■表示障碍物，·表示自由空间，箭头为路径示意） #### 4. **研究意义与展望** - **创新点**：首次将生物觅食行为模型（穿山甲+蜣螂）引入路径规划 - **应用潜力**：适用于无人机导航、仓储机器人等动态环境 - **待解决问题**： - 超高维栅格地图（>100×100）的优化效率 - 动态障碍物场景的实时响应 - 多机器人协同路径规划 > **结论**：当前研究已证实CPO在栅格地图路径规划中的有效性，其中CPO-DBO混合算法代表了该领域的最新进展，相关Matlab代码已公开[^1]。