【路径规划】基于matlab冠状病毒群体免疫算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 2818期】

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原创最新推荐文章于 2026-11-09 13:51:09 发布 893 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【路径规划】冠状病毒群体免疫算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 2818期】 冠状病毒群体免疫算法栅格地图机器人路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！阅读详情

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⛄一、冠状病毒群体免疫算法及栅格地图简介

1 冠状病毒群体免疫算法
冠状病毒群体免疫算法是一种基于群体免疫原理的算法，用于解决优化问题。这个算法的灵感来源于生物免疫系统对抗病毒的过程。

在冠状病毒群体免疫算法中，将问题定义为一个优化目标函数。初始时，随机生成一群候选解（即抗体），每个候选解都对应着问题的一个可能解。然后通过迭代的方式，不断地优化这些候选解。在每一次迭代中，根据候选解的适应度评估其质量，并根据适应度选择出一部分优秀的候选解作为下一次迭代的种群。

算法中的两个重要操作是克隆和突变。克隆操作用于增加优秀候选解的数量，从而增加搜索空间的覆盖率；突变操作用于引入新的解，增加算法的探索能力。通过不断迭代，逐渐优化候选解的质量，直到找到一个满意的解或达到停止条件。

基本步骤和操作：
（1）初始化种群：随机生成一群候选解（抗体），每个抗体表示问题的一个可能解。
（2）适应度评估：根据问题的优化目标函数，评估每个候选解的适应度，即衡量其质量的指标。
（3）选择：根据适应度，选择一部分优秀的候选解作为下一次迭代的种群。常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
（4）克隆：对于选择出来的优秀候选解，进行克隆操作，增加其数量，以增加搜索空间的覆盖率。
（5）突变：对克隆后的候选解进行突变操作，引入新的解，增加算法的探索能力。
（6）迭代更新：通过多次迭代重复执行步骤2-5，逐渐优化候选解的质量。
（7）终止条件：当达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数、找到满意的解等），算法停止，返回最优解或近似最优解。

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(1)*n(2)
    [row,col] = ind2sub([n(2),n(1)],i);
    text(row-0.9,col-0.5,num2str(x_text(i)),'FontSize',8,'Color','0.7 0.7 0.7');
end
hold on
axis square

建立环境矩阵，1代表黑色栅格，0代表白色栅格，调用以上程序，即可得到上述环境地图。

map=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 1 0 0 0 1 1 0 0;
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 0 0 1 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;
     1 1 1 0 0 0 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;];
     DrawMap(map);         %得到环境地图

2.4 栅格地图中障碍栅格处路径约束
移动体栅格环境中多采用八方向的移动方式，此移动方式在完全可通行区域不存在运行安全问题，当
移动体周围存在障碍栅格时此移动方式可能会发生与障碍物栅格的碰撞问题，为解决此问题加入约束
条件，当在分别与障碍物栅格水平方向和垂直方向的可行栅格两栅格之间通行时，禁止移动体采用对
角式移动方式。
在这里插入图片描述

约束条件的加入，实质是改变栅格地图的邻接矩阵，将障碍栅格(数字为“1”的矩阵元素)的对角栅格
设为不可达，即将对角栅格的距离值改为无穷大。其实现MATLAB代码如下：
代码：

%约束移动体在障碍栅格对角运动
%通过优化邻接矩阵实现
%%%%%%%%%%%%%%%%%% 约束移动体移动方式 %%%%%%%%%%%%%%%%%
function W=OPW(map,W)
% map 地图矩阵  % W 邻接矩阵
n = size(map);
num = n(1)*n(2);
for(j=1:n(1))
    for(z=1:n(2))
       if(map(j,z)==1)
          if(j==1)                  %若障碍物在第一行
             if(z==1)               %若障碍物为第一行的第一个
                W(j+1,j+n(2)*j)=Inf;
                W(j+n(2)*j,j+1)=Inf;
             else
                if(z==n(2))         %若障碍物为第一行的最后一个
                   W(n(2)-1,n(2)+n(1)*j)=Inf;
                   W(n(2)+n(1)*j,n(2)-1)=Inf;
                else                %若障碍物为第一行的其他
                    W(z-1,z+j*n(2))=Inf;
                    W(z+j*n(2),z-1)=Inf;
                    W(z+1,z+j*n(2))=Inf;
                    W(z+j*n(2),z+1)=Inf;
                end
             end
          end
          if(j==n(1))               %若障碍物在最后一行
             if(z==1)               %若障碍物为最后一行的第一个
                W(z+n(2)*(j-2),z+n(2)*(j-1)+1)=Inf;
                W(z+n(2)*(j-1)+1,z+n(2)*(j-2))=Inf;
             else
             if(z==n(2))            %若障碍物为最后一行的最后一个
                W(n(1)*n(2)-1,(n(1)-1)*n(2))=Inf;
                W((n(1)-1)*n(2),n(1)*n(2)-1)=Inf;
             else                   %若障碍物为最后一行的其他
                W((j-2)*n(2)+z,(j-1)*n(2)+z-1)=Inf;
                W((j-1)*n(2)+z-1,(j-2)*n(2)+z)=Inf;
                W((j-2)*n(2)+z,(j-1)*n(2)+z+1)=Inf;
                W((j-1)*n(2)+z+1,(j-2)*n(2)+z)=Inf;
             end
             end
          end
          if(z==1)              
             if(j~=1&&j~=n(1))       %若障碍物在第一列非边缘位置 
                W(z+(j-2)*n(2),z+1+(j-1)*n(2))=Inf;
                W(z+1+(j-1)*n(2),z+(j-2)*n(2))=Inf;
                W(z+1+(j-1)*n(2),z+j*n(2))=Inf;
                W(z+j*n(2),z+1+(j-1)*n(2))=Inf;
             end
          end
         if(z==n(2))
            if(j~=1&&j~=n(1))         %若障碍物在最后一列非边缘位置 
               W((j+1)*n(2),j*n(2)-1)=Inf;
               W(j*n(2)-1,(j+1)*n(2))=Inf;
               W(j*n(2)-1,(j-1)*n(2))=Inf;
               W((j-1)*n(2),j*n(2)-1)=Inf;
            end
         end
         if(j~=1&&j~=n(1)&&z~=1&&z~=n(2))   %若障碍物在非边缘位置
            W(z+(j-1)*n(2)-1,z+j*n(2))=Inf;
            W(z+j*n(2),z+(j-1)*n(2)-1)=Inf;
            W(z+j*n(2),z+(j-1)*n(2)+1)=Inf;
            W(z+(j-1)*n(2)+1,z+j*n(2))=Inf;
            W(z+(j-1)*n(2)-1,z+(j-2)*n(2))=Inf;
            W(z+(j-2)*n(2),z+(j-1)*n(2)-1)=Inf;
            W(z+(j-2)*n(2),z+(j-1)*n(2)+1)=Inf;
            W(z+(j-1)*n(2)+1,z+(j-2)*n(2))=Inf;
         end
       end
     end
   end
end

2.5 栅格法案例
下面以Djkstra算法为例，其实现如下：

map=[0 0 0 1 0 0 1 0 0 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 1 0 0 0 1 1 0 0;
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 0 0 1 0;
     1 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 1 0 0 0 0 0 0;
     1 1 1 0 0 0 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;
     0 0 0 0 0 1 1 0 0 0;];

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%建立环境矩阵map%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
DrawMap(map); %得到环境地图
W=G2D(map);   %得到环境地图的邻接矩阵
W(W==0)=Inf;  %邻接矩阵数值处理
W=OPW(map,W); %优化邻接矩阵
[distance,path]=dijkstra(W,1,100);%设置起始栅格，得到最短路径距离以及栅格路径
[x,y]=Get_xy(distance,path,map);   %得到栅格相应的x，y坐标
Plot(distance,x,y);   %画出路径

运行结果如下：
在这里插入图片描述
其中函数程序：
DrawMap(map) 详见建立栅格地图
W=G2D(map) ；详见建立邻接矩阵
[distance， path] =dijkstra(W， 1， 100) 详见Djk stra算法
[x， y] =Get_xy(distance， path， map) ；
Plot(distance， x， y) ；

⛄二、部分源代码

clc
clear
close all
tic
%% 地图
G=[0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0;
1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0;
1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0;];
for i=1:20/2
for j=1:20
m=G(i,j);
n=G(21-i,j);
G(i,j)=n;
G(21-i,j)=m;
end
end
%%
S = [1 1];
E = [20 20];
G0 = G;
G = G0(S(1):E(1),S(2):E(2));
[Xmax,dimensions] = size(G);
dimensions = dimensions - 2;
X_min = 1;
%% 参数设置
max_gen = 200; % 最大迭代次数
num_polution = 50; % 种群数量
fboj=@(x)fitness(x,G,X_min,Xmax);
[fit_global_best,global_best,final_goal]=COVIDOA(num_polution,max_gen, X_min,Xmax,dimensions,fboj);
toc
%% 结果分析
global_best1 = round(global_best);
fit_global_best
figure(1)
plot(final_goal,‘b-’);
xlabel(‘迭代次数’)
ylabel(‘适应度值’)
title(‘冠状病毒群体免疫优化迭代曲线’)
route = [S(1) global_best1 E(1)];
path=generateContinuousRoute(route,G);
% path=shortenRoute(path);
path=GenerateSmoothPath(path,G);
path=GenerateSmoothPath(path,G);
figure(2)
for i=1:20/2
for j=1:20
m=G(i,j);
n=G(21-i,j);
G(i,j)=n;
G(21-i,j)=m;
end
end
n=20;
for i=1:20
for j=1:20
if G(i,j)==1
x1=j-1;y1=n-i;
x2=j;y2=n-i;
x3=j;y3=n-i+1;
x4=j-1;y4=n-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],‘r’);
hold on
else
x1=j-1;y1=n-i;
x2=j;y2=n-i;
x3=j;y3=n-i+1;
x4=j-1;y4=n-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);
hold on
end
end
end
hold on
xlabel(‘Environment 1’)
drawPath(path,G)
title(‘基于冠状病毒群体免疫优化算法实现栅格地图机器人路径规划’)

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]陈宝林, 葛文亮, 崔伟, 等. 基于冠状病毒群体免疫算法的机器人路径规划[J]. 计算机科学, 2018, 45(11): 197-201.
[2]陈宝林, 葛文亮, 张永斌. 基于冠状病毒群体免疫算法的栅格地图机器人路径规划[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(6): 858-866.
[3]谢若松, 杨志强. 基于冠状病毒群体免疫算法的栅格地图机器人路径规划研究[J]. 计算机与数字工程, 2019(12): 2486-2489.
[4]孙毅, 郑晓明. 冠状病毒群体免疫算法在栅格地图机器人路径规划中的应用[J]. 信息技术, 2020(11): 170-171.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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