【路径规划】基于matlab树种算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2915期】

最新推荐文章于 2024-10-23 13:18:22 发布

原创

最新推荐文章于 2024-10-23 13:18:22 发布 · 584 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab

💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞欢迎来到麒麟科研社博客之家💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥
在这里插入图片描述
✅博主简介：985研究生，热爱科研的Matlab仿真开发者，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。
🍎个人主页：麒麟科研社
🏆代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab路径规划仿真内容点击👇
①Matlab路径规划（麒麟科研社版）

⛳️关注微信公众号Matlab王者助手或Matlab海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、树种算法及栅格地图简介

1 树种算法
树种算法（Tree Seed Algorithm）是一种基于植物生态学中种子扩散的启发式优化算法。它是由研究人员Li et al.于2011年提出的。

该算法模拟了植物在自然界中繁衍的过程，其中植物的种子被扩散到周围地区以寻找合适的生长环境。树种算法将问题空间划分为多个维度，并在每个维度上生成种子集合。种子的位置和数量是根据问题特征和目标函数确定的。

在搜索过程中，树种算法通过计算每个种子的适应度值来评估其质量。较优的种子将以一定的概率进行扩散，即根据其适应度值和种子的位置信息来生成新的种子。这样，种子将逐渐扩散到整个搜索空间，并在搜索过程中逐步优化，以寻找最优解。

树种算法具有一定的全局搜索能力和收敛性，能够在多维度问题上进行优化。它还可以有效处理复杂的非线性问题，如函数优化、机器学习等。但是，算法的性能仍然受到参数设置和问题特征的影响，需要根据具体问题进行调整和改进。

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，但环境信息划分会变得较为模糊，不利于有效路径的规划。在描述环境信息时障碍物所在区域在栅格地图中呈现为黑色，地图矩阵中标为1，可自由通行区域在栅格地图中呈现为白色，地图矩阵中标为0。路径规划的目的就是在建立好的环境地图中找到一条最优的可通行路径，所以使用栅格法建立环境地图时，栅格大小的合理设定非常关键。
2.3 10乘10的静态环境地图
在这里插入图片描述
10乘10的静态环境地图代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%建立环境地图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function DrawMap(map)
n = size(map);
step = 1;
a = 0 : step :n(1);
b = 0 : step :n(2);
figure(1)
axis([0 n(2) 0 n(1)]); %设置地图横纵尺寸
set(gca,'xtick',b,'ytick',a,'GridLineStyle','-',...
'xGrid','on','yGrid','on');
hold on
r = 1;
for(i=1:n(1))         %设置障碍物的左下角点的x,y坐标
    for(j=1:n(2))
        if(map(i,j)==1)
            p(r,1)=j-1;
            p(r,2)=i-1;
            fill([p(r,1) p(r,1) + step p(r,1) + step p(r,1)],...
                 [p(r,2) p(r,2) p(r,2) + step p(r,2) + step ],'k');
            r=r+1;
            hold on
        end
    end
end
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%栅格数字标识%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x_text = 1:1:n(1)*n(2); %产生所需数值.
for i = 1:1:n