【Matlab路径规划】粒子群算法机器人栅格路径规划【含源码 018期】

粒子群算法路径规划：Matlab实例演示与2014a版代码

最新推荐文章于 2025-07-27 11:58:00 发布

Matlab研究室

最新推荐文章于 2025-07-27 11:58:00 发布

阅读量438

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版）文章标签： matlab 算法开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lolyc/article/details/121742709

Matlab仿真实验室（奶茶价版）专栏收录该内容

3280 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

一、代码运行视频（哔哩哔哩）

【Matlab路径规划】粒子群算法机器人栅格路径规划【含源码 018期】

二、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]巫光福,万路萍.粒子群算法优化机器人路径规划的研究[J].机械科学与技术

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

Matlab研究室

关注关注

2
点赞
踩
0

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

订阅专栏

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码

qq_59747472的博客

01-19

1895

1 粒子群算法 模型参考这里。 3 代码 %% 粒子群 clc; close all clear load('data4.mat') figure(1)%画障碍图 hold on S=(S_coo(2)-0.5)*num_shange+(S_coo(1)+0.5);%起点对应的编号 E=(E_coo(2)-0.5)*num_shange+(E_coo(1)+0.5);%终点对应的编号 for i=1:num_shange for j=1:num_shange if sign(...

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.zip

10-20

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.zip

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

matlab 粒子群算法 路径规划

05-08

利用粒子群算法做水下机器人的路径规划，障碍物在此文件中设为圆形，并绘制出路径图和收敛曲线图

【路径规划】基于粒子群算法机器人路径规划动画演示matlab源码含GUI

m0_60703264的博客

06-29

1024

一、简介 1 粒子群算法的概念\ 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．\ PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统...

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

08-09

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

精选资源

【路径规划】基于粒子群结合遗传算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

08-09

【路径规划】基于粒子群结合遗传算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

精选资源

【路径规划】基于改进粒子群实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

08-09

【路径规划】基于改进粒子群实现机器人栅格地图路径规划matlab源码.md

【路径规划】基于粒子群算法的栅格地图机器人路径规划（Matlab）

qq_59747472的博客

12-09

1158

路径规划是机器人导航领域的核心问题，其目标是在给定的环境地图中，为机器人从起始点到目标点找到一条安全、高效且合理的路径。在各种路径规划算法中，基于栅格地图的路径规划方法因其易于实现和对环境表示的简洁性而广泛应用。本文将重点探讨基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 的栅格地图机器人路径规划方法，分析其原理、算法流程，并讨论其优缺点及改进方向。栅格地图将环境空间划分成一系列大小相同的单元格，每个单元格根据其是否被障碍物占据而标记为可通行或不可通行。

PSO粒子群算法，用于路径规划算法

06-01

PSO路径规划算法，源码

粒子群算法路径规划

12-22

2347

其中，v[i][j]表示粒子i在第j维的速度，x[i][j]表示粒子i在第j维的位置，pbest[i][j]表示粒子i的历史最优位置，gbest[j]表示全局最优位置，c1和c2是学习因子，rand()是随机函数。总之，在路径规划中使用粒子群算法时，需要注意适应度函数的选择、参数的选择、局部搜索、约束条件处理、终止条件、粒子的多样性和收敛性等问题，同时需要对规划的有效性进行评估，以获得更好的规划结果。粒子的速度限制：粒子的速度是有限的，如果速度过大，可能会导致粒子越过最优解，因此需要对粒子的速度进行限制。

路径规划 matlab 粒子群算法

10-24

路径规划 matlab 粒子群算法 室内路径规划

粒子群算法应用在路径规划matlab

11-06

粒子群算法应用在路径规划matlab 程序调通，里面有相应的论文，相互学习

粒子群算法（PSO）求解路径规划

最新发布

weixin_42576467的博客

07-27

1067

粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法是群体智能优化算法中的一种，其灵感来源于鸟群和鱼群等生物的社会行为。PSO算法是通过模拟群体中个体间的协作与竞争来解决优化问题。在数据科学、工程设计以及机器人路径规划等领域，PSO算法被广泛应用于寻找全局最优解或近似最优解，尤其是当问题较为复杂、传统算法难以高效求解时。本章将从基础角度，对粒子群算法进行介绍，概述其核心概念、算法优势与应用场景，并为读者提供一个初步的认知框架，以便于后续章节更深入的探讨和学习。

【路径规划】粒子群算法（Matlab实现）

你的Matlab小助手

04-21

727

算法通过维护一群粒子（即潜在解决方案），每个粒子代表搜索空间中的一个潜在解。每个粒子根据其当前位置和速度以及邻居粒子和全局最优解的信息，更新自身位置和速度。[1]肖应学,何超,包广元.基于二次规划的智能网联汽车路径规划算法[J/OL].机电工程技术:1-6[2024-04-21].http://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1522.TH.20240408.2008.002.html.文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

【路径规划】粒子群算法求解机器人障碍物环境的Voronoi图路径规划【含GUI Matlab源码 3748期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

12-29

1708

粒子群算法求解机器人障碍物环境的Voronoi图路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

【路径规划】基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划

m0_60703264的博客

08-15

4651

1 粒子群算法 1.1 研究背景 粒子群算法的发展过程。粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。由于PSO操作简单、收敛速度快，因此在函数优化、图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。随着应用范围的扩大，PSO算法存在早熟收敛、维数灾难、易于陷入局部极值等问题需要解决，主要有以下几种发展方向。（1）调整PSO的参数来平衡算法的全局探测..

路径规划之启发式算法之五：粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）

搏博的专栏

12-05

2551

（3）个体最优（Personal Best，pBest）：每个粒子在搜索过程中找到的最优位置，即该粒子迄今为止所经历过的具有最高适应度值的位置。（3）更新全局最优位置：如果当前任何粒子的个体最优位置的适应度值高于全局最优位置的适应度值，则更新全局最优位置为相应的个体最优位置。（2）适应度（Fitness）：每个粒子都有一个适应度值，用于衡量粒子所代表的候选解的优劣。（2）更新每个粒子的个体最优位置：如果当前位置的适应度值高于个体最优位置的适应度值，则更新个体最优位置为当前位置。

基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划matlab源码

08-20

基于粒子群算法的机器人栅格地图路径规划的MATLAB源码如下： %% 初始化参数 N = 100; % 粒子个数 max_iter = 100; % 最大迭代次数 c1 = 2; % 自我认知因子 c2 = 2; % 社会经验因子 w = 1; % 惯性权重 %% 定义问题和目标函数 grid_map = [...]; % 栅格地图 start_point = [x_start, y_start]; % 起点坐标 end_point = [x_end, y_end]; % 终点坐标 map_size = size(grid_map); % 地图尺寸 % 定义目标函数 function [fitness] = fitness_func(route) % 计算路线的适应度 % 路线为一维数组，表示机器人依次经过的栅格编号 % 适应度为路线长度的倒数，即适应度越高表示距离越短 end %% 粒子群算法主体 % 初始化粒子位置和速度 particles_pos = rand(N, map_size); % 粒子位置，每个粒子表示一个路径 particles_vel = zeros(N, map_size); % 粒子速度 % 初始化全局最优和个体最优 global_best = []; % 全局最优路径 global_best_fitness = Inf; % 全局最优适应度 particles_best = zeros(N, map_size); % 个体最优路径 particles_best_fitness = Inf(N, 1); % 个体最优适应度 for iter = 1:max_iter % 更新粒子位置和速度 for i = 1:N % 更新粒子速度 particles_vel(i, :) = w * particles_vel(i, :) + c1 * rand(1, map_size) .* (particles_best(i, :) - particles_pos(i, :)) + c2 * rand(1, map_size) .* (global_best - particles_pos(i, :)); % 更新粒子位置 particles_pos(i, :) = particles_pos(i, :) + particles_vel(i, :); % 限制粒子位置在地图范围内 particles_pos(i, :) = max(1, particles_pos(i, :)); particles_pos(i, :) = min(map_size, particles_pos(i, :)); % 计算粒子适应度 fitness = fitness_func(particles_pos(i, :)); % 更新个体最优和全局最优 if fitness < particles_best_fitness(i) particles_best(i, :) = particles_pos(i, :); particles_best_fitness(i) = fitness; end if fitness < global_best_fitness global_best = particles_pos(i, :); global_best_fitness = fitness; end end end %% 输出结果 path = global_best; % 最优路径 distance = global_best_fitness; % 最优路径长度以上是基于粒子群算法实现机器人栅格地图路径规划的MATLAB源码，其中包括了初始化参数、定义问题和目标函数、粒子群算法主体和输出结果部分。通过运行该代码，能够得到最优路径和最优路径长度。