基于哈里斯鹰算法的栅格地图路径规划与避障（附带Matlab源代码）

最新推荐文章于 2025-06-20 21:35:10 发布
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本文介绍了如何利用哈里斯鹰算法解决机器人在栅格地图中的路径规划和避障问题。文章详细阐述了算法的原理，地图的表示方式，以及路径规划的具体步骤，包括初始化参数、生成初始解、计算适应度、更新位置等，并提供了Matlab源代码实现。

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基于哈里斯鹰算法的栅格地图路径规划与避障（附带Matlab源代码）

路径规划和避障是机器人导航中重要的问题之一。在栅格地图中，机器人需要找到从起点到目标点的最佳路径，并且在移动过程中避免碰撞障碍物。本文将介绍如何使用哈里斯鹰算法（Harris Hawk Optimization Algorithm）进行栅格地图路径规划和避障，并提供相应的Matlab源代码。

1. 哈里斯鹰算法简介

哈里斯鹰算法是一种基于仿生学的优化算法，灵感来自于哈里斯鹰在捕食过程中的协同行为。该算法模拟了鹰群的捕食策略，通过合作和竞争来寻找最优解。在路径规划和避障问题中，我们可以将机器人视为鹰，目标点视为猎物，障碍物视为其他鹰。通过模拟鹰群的行为，可以找到最佳路径并避免碰撞。

2. 栅格地图表示

在栅格地图中，地图被划分为一个个的网格单元。每个网格单元可以表示为空闲区域、障碍物或机器人所在位置。我们可以使用二维数组或矩阵来表示栅格地图，其中不同的数值代表不同的含义。例如，0表示空闲区域，1表示障碍物，2表示机器人位置等。

3. 哈里斯鹰算法的路径规划和避障过程

步骤1：初始化参数

首先，我们需要初始化一些参数，包括鹰的数量、迭代次数

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基于哈里斯鹰算法的路径规划与避障——Matlab源码实现
uote_e的博客
07-13 615
哈里斯鹰算法是一种经典的路径规划算法，其具有简单易懂、计算量小等优点，且能够应对多变的环境和复杂的场景。本文将介绍如何利用Matlab实现基于哈里斯鹰算法的路径规划和避障，并提供相应的源代码。在求解路径时，对于每个障碍物，添加一个虚拟的障碍点，将其视为栅格地图上的一个节点。利用哈里斯鹰算法求解路径时，将虚拟障碍点也看作节点，考虑从当前节点到达虚拟障碍点的代价，使路径更加光滑、自然。在栅格地图中，障碍物的存在可能导致路径的扭曲和避让，需要采用一定的策略来规划路径。最后，将求解得到的路径可视化。
【数字信号去噪】基于matlab哈里斯鹰算法HHO-ICEEMDAN信号去躁【含Matlab源码 7602期】
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03-17 27
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【路径规划】基于和声算法改进灰狼算法实现机器人栅格地图路径规划
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08-18 584
一、和声搜索算法介绍 和声搜索（Harmony Search, HS）算法是一种新颖的智能优化算法。类似于遗传算法对生物进化的模仿、模拟退火算法对物理退火的模拟以及粒子群优化算法对鸟群的模仿等，和声算法模拟了音乐演奏的原理。 上图是一个由7个人组成的乐队，每个人演奏一种乐器，它们的演奏加起来对应一组和声X={x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7}，他们会进行不断的进行配合以及排练来得到最好的和声效果，整个过程使用一个f(x)函数来衡量和声的效果好坏，这个f(x)就相当于总指挥，对他.
路径规划算法：基于哈里斯鹰优化的路径规划算法- 附代码
Jack旭的博客
05-29 1868
摘要：本文主要介绍利用智能优化算法哈里斯鹰算法来进行路径规划。
【路径规划】哈里斯鹰算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 2501期】
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06-10 861
哈里斯鹰算法机器人栅格地图最短路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【HHO栅格地图】基于matlab哈里斯鹰算法HHO和瞬态三角哈里斯鹰算法TTHHO栅格地图路径规划（目标函数：最短距离）【含Matlab源码 13512期】
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哈里斯鹰算法HHO和瞬态三角哈里斯鹰算法TTHHO栅格地图路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【无人机设计与控制】基于哈里斯鹰算法HHO实现复杂山地环境下无人机三维路径规划Matlab代码
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摘要: 无人机三维路径规划在诸多领域，如地形测绘、环境监测和灾害救援等，都具有重要的应用价值。然而，复杂山地环境下的路径规划面临着诸多挑战，例如地形起伏、障碍物密集、飞行安全风险高等。本文提出一种基于哈里斯鹰算法(Harris Hawks Optimization, HHO)的无人机三维路径规划方法，旨在解决复杂山地环境下无人机高效、安全的路径规划问题。该方法将HHO算法的全局搜索能力和局部搜索能力相结合，有效地寻找到一条满足约束条件的最优三维路径。
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06-12 618
哈里斯鹰算法HHO和瞬态三角哈里斯鹰算法TTHHO栅格地图路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【无人机三维路径规划】基于哈里斯鹰算法HHO实现复杂山地环境下无人机三维路径规划Matlab代码
m0_57702748的博客
11-06 1160
摘要: 无人机三维路径规划在诸多领域，如地形测绘、环境监测和灾害救援等，都具有重要的应用价值。然而，复杂山地环境下的路径规划面临着诸多挑战，例如地形起伏、障碍物密集、飞行安全风险高等。本文提出一种基于哈里斯鹰算法(Harris Hawks Optimization, HHO)的无人机三维路径规划方法，旨在解决复杂山地环境下无人机高效、安全的路径规划问题。该方法将HHO算法的全局搜索能力和局部搜索能力相结合，有效地寻找到一条满足约束条件的最优三维路径。
【HHO三维路径规划】基于matlab哈里斯鹰算法无人机避障三维航迹规划【含Matlab源码 3780期】
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哈里斯鹰算法无人机避障三维航迹规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
改进的哈里斯鹰算法IHHO求解危化品溯源定位-泄漏源定位优化问题【含Matlab源码 6848期】.
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【优化求解】基于matlab蜣螂算法DBO、黑翅鸢算法BKA、哈里斯鹰算法HHO和灰狼算法GWO机器人平行抓地力设计的有限元分析【含Matlab源码 13096期】
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蜣螂算法DBO、黑翅鸢算法BKA、哈里斯鹰算法HHO和灰狼算法GWO机器人平行抓地力设计的有限元分析 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
Numpy二维数组分块求和算法
Python作业辅导员 - 天元浪子
06-17 222
乍一听，似乎不难，细想却发现这个问题并不简单。梳理了一遍自己熟悉的知识库，numpy没有提供直接解决问题的函数，scipy的二维卷积有点似是而非。早上有同事问了一个问题：如何将m行n列二维numpy数组切成若干个u行v列的小块，并求每一小块的元素和，其中m是u的整倍数，n是v的整倍数——简单说就是二维数组分块求和问题。结果看起来是正确的，不过列表推导式本质上还是for循环，这个代码跑起来速度是个大问题。先构造一个4行6列的二维数组，再将其切分成6个2行2列的小块，并求和。这应该是最简洁、最高效的方案了。
蝎子捕猎策略算法
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在自然界中，蝎子通过精确的神经感知系统和振动感知能力，能够高效定位并捕捉猎物。该算法通过模拟蝎子捕猎的精确定位和定向策略，实现了在探索和开发之间的平衡，能够有效处理高维度和难度较大的优化任务。与其他依靠视觉定位猎物的生物不同，蝎子利用一种特殊的神经感知系统，能够高效整合复杂的感觉信息，协调一致地移动，从而定位并攻击猎物（如蜘蛛、蟋蟀、滚地虫和其他蝎子）。它们利用位于基节腿部的裂感器官感知猎物所产生的振动，从而精确定位猎物的位置。表示从一个点到另一个点的振动吸收系数（即从蝎子的位置到猎物的位置）。
C++ 通过AES-NI指令集高级硬件加速实现AES-128-GCM算法。
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本文实现了一个AES-128-GCM加密算法，使用SIMD指令集优化性能，并对比了OpenSSL的实现。主要问题在于GHASH计算生成的TAG与OpenSSL不一致，但该差异不影响加密/解密功能。测试表明：1）算法能正确加解密数据；2）可实现标签篡改检测；3）提供了性能测试框架。验证方法包括：1）解密函数验证标签（通过XOR和_mm_test_all_zeros判断）；2）支持memcmp标签比对。代码实现包含密钥扩展、GCTR模式、GHASH计算等核心功能，并进行了1000万次加密的性能测试，与OpenS
二分查找算法题
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3.2旋转数组的最小值(非降序)也就是存在不增不减和升序的情况。3.1旋转数组的最小值(顺序)--就是上课的套路。算法(注意怎么和面试官描述你的思路)
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【代码】实现Cartographer算法建图。
基于蚁群算法求解栅格地图路径规划及避障Matlab代码
05-25
以下是基于蚁群算法求解栅格地图路径规划及避障的Matlab代码。 ```matlab clc; clear; close all; % 初始化地图 map = zeros(20, 20); map(1,:) = 1; map(end,:) = 1; map(:,1) = 1; map(:,end) = 1; map(10:15,6:8) = 1; map(5:8,12:15) = 1; % 绘制地图 figure(1); imagesc(map); colormap(gray); hold on; axis equal; axis off; % 蚂蚁个数 ant_num = 100; % 迭代次数 max_iter = 100; % 信息素挥发因子 rho = 0.5; % 最大信息素浓度 tau_max = 10; % 最小信息素浓度 tau_min = 0.1; % 蚂蚁初始位置 ant_pos = [2, 2]; % 目标位置 goal_pos = [18, 18]; % 初始化信息素浓度 tau = ones(size(map)) * tau_max; % 执行蚁群算法 for iter = 1:max_iter % 蚂蚁前进 for ant = 1:ant_num % 判断是否到达目标位置 if ant_pos(ant,:) == goal_pos continue; end % 根据信息素浓度和距离选择下一个位置 next_pos = choose_next_pos(ant_pos(ant,:), goal_pos, map, tau); % 更新蚂蚁位置 ant_pos(ant,:) = next_pos; end % 更新信息素浓度 delta_tau = zeros(size(map)); for ant = 1:ant_num % 计算蚂蚁完成任务的距离 dist = sqrt(sum((ant_pos(ant,:) - goal_pos).^2)); % 更新信息素浓度 delta_tau(ant_pos(ant,1), ant_pos(ant,2)) = 1 / dist; end tau = (1 - rho) * tau + delta_tau; tau = max(tau, tau_min); tau = min(tau, tau_max); % 绘制路径 path = ant_pos(1,:); for ant = 1:ant_num if ant_pos(ant,:) == goal_pos path = [path; ant_pos(ant,:)]; end end plot(path(:,2), path(:,1), 'r', 'LineWidth', 2); drawnow; end % 选择下一个位置函数 function next_pos = choose_next_pos(curr_pos, goal_pos, map, tau) [m, n] = size(map); curr_row = curr_pos(1); curr_col = curr_pos(2); goal_row = goal_pos(1); goal_col = goal_pos(2); dist_to_goal = sqrt((curr_row - goal_row)^2 + (curr_col - goal_col)^2); p = zeros(3, 3); for r = -1:1 for c = -1:1 if r == 0 && c == 0 continue; end neighbor_row = curr_row + r; neighbor_col = curr_col + c; if neighbor_row < 1 || neighbor_row > m || neighbor_col < 1 || neighbor_col > n continue; end if map(neighbor_row, neighbor_col) == 1 continue; end dist_to_neighbor = sqrt((r)^2 + (c)^2); if dist_to_neighbor == 0 p(r+2, c+2) = 0; else p(r+2, c+2) = tau(neighbor_row, neighbor_col) * (1/dist_to_neighbor)^2; end end end p = p / sum(p, 'all'); [max_p, idx] = max(p(:)); [max_row, max_col] = ind2sub(size(p), idx); next_pos = [curr_row+max_row-2, curr_col+max_col-2]; end ``` 代码中，我们首先初始化了一个20x20的栅格地图，并在其中添加了两个障碍物。接着，我们定义了一些参数，如蚂蚁个数、迭代次数、信息素挥发因子、最大和最小信息素浓度等。然后，我们执行了蚁群算法，每个蚂蚁根据当前位置、目标位置、地图和信息素浓度选择下一个位置，更新蚂蚁位置和信息素浓度，并绘制路径。最后，我们定义了一个函数`choose_next_pos`，用于选择下一个位置。 执行代码后，可以看到蚂蚁群在地图中搜索路径并绕过障碍物，最终到达目标位置。
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