【路径规划】基于matlab遗传算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 175期】

遗传算法在栅格地图路径规划中的应用

原创已于 2024-10-12 23:54:05 修改 · 2.7k 阅读

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于 2021-12-29 10:59:15 首次发布

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本文介绍了遗传算法在机器人路径规划中的应用，特别是在栅格地图环境中的路径约束处理。通过详细讲解遗传算法的原理、流程以及关键参数，展示了如何建立和优化环境地图，并利用遗传算法寻找最优路径。作者还分享了源代码，包括地图绘制、障碍物约束处理和Dijkstra算法的实现，最后给出了实际运行结果。

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⛄一、遗传算法及栅格地图简介

1.1 引言
在这里插入图片描述

1.2 遗传算法理论
1.2.1 遗传算法的生物学基础

1.2.2 遗传算法的理论基础

1.2.3 遗传算法的基本概念

1.2.4 标准的遗传算法

1.2.5 遗传算法的特点

1.2.6 遗传算法的改进方向
在这里插入图片描述
1.3 遗传算法流程

1.4 关键参数说明

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

% 基于遗传算法的栅格法机器人路径规划的MATLAB实现
clc;
clear;
% 输入数据,即栅格地图
G= [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 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 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 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 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 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0;
0 0 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 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0;
0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 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];
p_start = 0; % 起始序号
p_end = 399; % 终止序号
NP = 200; % 种群数量
max_gen = 50; % 最大进化代数
percross = 0.8; % 交叉概率
permutate = 0.2; % 变异概率
perlenth = 1; % 路径长度比重
persmooth = 7; % 路径顺滑度比重
%init_path = [];
z = 1;
new_pop1 = {}; % 元胞类型数组，啥都可以存，类似C语言中的结构
new_pop2 = {};
[y, x] = size(G); % x = 20, y = 20，行数和列数
% 起点所在列（从左到右编号1.2.3…）
xstart = mod(p_start, x) + 1;
% 起点所在行（从上到下编号行1.2.3…）
ystart = fix(p_start / x) + 1;
% 终点所在列、行
xend = mod(p_end, x) + 1; % mod函数取余函数，前除以后取余数
yend = fix(p_end / x) + 1; % fix函数取整函数，四舍五入取整数

% 种群初始化第一步，必经节点,从起始点所在行开始往上，在每行中挑选一个自由栅格，构成必经节点
pass_num = yend - ystart + 1; % 等于地图总共的行数，表示
pop = zeros(NP, pass_num); % pop初始化置零，等于最大迭代次数*地图总行数的矩阵，表示所有可能的路径
for global1_i = 1 : NP
pop(global1_i, 1) = p_start; % 循环NP次，把起点放入pop首列
global1_j = 1;
for global_iyk = ystart+1 : yend-1 % 除去起点和终点
global1_j = global1_j + 1;
can = []; % 每一行无障碍的点组成can数组
for global_ixk = 1 : x
global_ino = (global_ixk - 1) + (global_iyk - 1) * x; % 给每个栅格编序号
if G(global_iyk, global_ixk) == 0
can = [can global_ino]; % 把无障碍的点加入can数组中
end
end
can_num = length(can); % can数组的长度
index = randi(can_num); % 产生随机的整数
pop(global1_i, global1_j) = can(index); % 每一行表示的一条路径中加入一个无障碍的点
end
pop(global1_i, end) = p_end; % 最后把终点放入pop最后一列

% 种群初始化第二步，将上述必经节点联结成无间断路径
% single_new_pop = generate_continuous_path(pop(i, :), G, x);
%@@@@@@@@@@ 将上述随机的点连接成连续路径
generate_i = 1;
single_new_pop = pop(global1_i,:); % 取pop矩阵第global1_i行而不是第generate_i行所有数据，表示取出一条路径
[~, single_path_num] = size(single_new_pop);
while generate_i ~= single_path_num
    value_x_now = mod(single_new_pop(1, generate_i), x) + 1;  % 当前点所在列
    value_y_now = fix(single_new_pop(1, generate_i) / x) + 1; % 当前点所在行
    value_x_next = mod(single_new_pop(1, generate_i + 1), x) + 1;  % 下一个点所在列
    value_y_next = fix(single_new_pop(1, generate_i + 1) / x) + 1; % 下一个点所在行
    max_iteration = 0; % 初始化平滑路径最大迭代次数
    while max(abs(value_x_next - value_x_now), abs(value_y_next - value_y_now)) ~= 1 % 判断点generate_i和generate_i+1是否连续（挨在一起）,若否就插入中间点
        x_insert = floor((value_x_next + value_x_now) / 2);
        y_insert = floor((value_y_next + value_y_now) / 2);
        if G(y_insert, x_insert) == 0 % 当插入栅格为自由栅格（不在障碍物上）时
            num_insert = (x_insert - 1) + (y_insert - 1) * x; % 将栅格位置转化为序号
            single_new_pop = [single_new_pop(1, 1:generate_i), num_insert, single_new_pop(1, generate_i+1:end)]; % 将栅格序号插入single数组里        
        else % 插入栅格为障碍物栅格(在障碍物上）时
            % 往左走
            if G(y_insert, x_insert - 1) == 0 && ((x_insert - 2) + (y_insert - 1) * x ~= single_new_pop(1, generate_i)) && ((x_insert - 2) + (y_insert - 1) * x ~= single_new_pop(1, generate_i+1))
                x_insert = x_insert - 1;
                num_insert = (x_insert - 1) + (y_insert - 1) * x; % 将栅格位置转化为序号
                single_new_pop = [single_new_pop(1, 1:generate_i), num_insert, single_new_pop(1, generate_i+1:end)]; % 将栅格序号插入single数组里               
            % 往右走    
            elseif G(y_insert, x_insert + 1) == 0 && (x_insert + (y_insert - 1) * x ~= single_new_pop(1, generate_i)) && (x_insert + (y_insert - 1) * x ~= single_new_pop(1, generate_i+1))
                x_insert = x_insert + 1;
                num_insert = (x_insert - 1) + (y_insert - 1) * x; % 将栅格位置转化为序号
                single_new_pop = [single_new_pop(1, 1:generate_i), num_insert, single_new_pop(1, generate_i+1:end)]; % 将栅格序号插入single数组里                
            % 向上走
            elseif G(y_insert + 1, x_insert) == 0 && ((x_insert - 1) + y_insert * x ~= single_new_pop(1, generate_i)) && ((x_insert - 1) + y_insert * x ~= single_new_pop(1, generate_i+1))
                y_insert = y_insert + 1;
                num_insert = (x_insert - 1) + (y_insert - 1) * x; % 将栅格位置转化为序号
                single_new_pop = [single_new_pop(1, 1:generate_i), num_insert, single_new_pop(1, generate_i+1:end)]; % 将栅格序号插入single数组里
            % 向下走
            elseif  G(y_insert - 1, x_insert) == 0 && ((x_insert - 1) + (y_insert - 2) * x ~= single_new_pop(1, generate_i)) && ((x_insert - 1) + (y_insert-2) * x ~= single_new_pop(1, generate_i+1))
                y_insert = y_insert - 1;
                num_insert = (x_insert - 1) + (y_insert - 1) * x; % 将栅格位置转化为序号
                single_new_pop = [single_new_pop(1, 1:generate_i), num_insert, single_new_pop(1, generate_i+1:end)]; % 将栅格序号插入single数组里
            % 其他情况舍去此路径
            else                
                single_new_pop = [];
                break
            end    
        end        
        value_x_next = x_insert;
        value_y_next = y_insert;
        max_iteration = max_iteration + 1;
        if max_iteration > 20000 % 最多执行20000次，是为平滑路径最大迭代次数
            single_new_pop = [];
            break
        end    
    end    
    if isempty(single_new_pop)
        break
    end
    [~, single_path_num] = size(single_new_pop);
    generate_i = generate_i + 1;
end
if ~isempty(single_new_pop)
   new_pop1(z, 1) = {single_new_pop};
    z = z + 1;
end

end

⛄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]赵杰,王馨阳,王贺.改进遗传算法的救援机器人路径规划[J].黑龙江科技大学学报. 2022,32(03)

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