【路径规划】基于matlab动物迁徙算法栅格地图机器人最短路径规划【含Matlab源码 2852期】

最新推荐文章于 2025-07-18 11:55:18 发布

玄武科研社

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分类专栏： Matlab路径规划（玄武科研社版）文章标签： matlab

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⛄一、动物迁徙算法及栅格地图简介

1 动物迁徙算法
动物迁徙算法（Animal Migration Algorithm，AMA）是一种基于生物迁徙行为的启发式优化算法。它模拟了动物群体在寻找食物或栖息地时的迁徙行为，并利用这种行为来解决优化问题。

在栅格地图机器人最短路径规划问题中，可以将AMA应用于寻找最短路径。首先，将栅格地图表示为一个二维数组，其中每个元素代表一个栅格点的状态。然后，可以使用AMA来搜索最短路径。

AMA的基本思想是模拟动物群体的迁徙行为。在每一次迭代中，个体解（机器人路径）被看作是动物的位置，根据目标函数（即路径长度）来衡量个体解的适应度。然后，通过模拟动物的迁徙行为，例如飞翔、游泳或奔跑等，来更新个体解的位置。

具体而言，AMA包括两个主要过程：迁徙过程和局部调整过程。迁徙过程模拟了动物群体的整体移动行为，通过比较个体解的适应度来更新个体解的位置。而局部调整过程则模拟了动物在局部环境中寻找更好位置的行为，通过微调个体解来进一步优化路径。

通过迭代和更新个体解，AMA可以逐渐寻找到一条较短的路径。然而，需要注意的是AMA本身并不提供路径搜索的具体实现，它仅仅是一种优化算法。因此，在应用AMA进行栅格地图机器人最短路径规划时，还需要结合其他路径搜索算法（如A*算法）来完成具体的路径搜索过程。

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: