【路径规划】基于JAYA优化算法实现栅格地图机器人路径规划附matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-01 22:34:08 发布

matlab科研助手

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分类专栏：路径规划文章标签：算法机器人 matlab

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文章介绍了移动机器人在工业4.0背景下的重要性，特别是路径规划技术对机器人智能化的影响。文中提到了A*、遗传算法等经典路径规划算法，并详细阐述了室内环境栅格法建模的步骤，强调了栅格大小选择的关键性。此外，文章重点探讨了JAYA优化算法在改进机器人路径规划中的作用，通过定义问题、生成初始解、更新解和适应度评估等步骤，展示了JAYA算法如何用于寻找最优路径。还给出了部分代码示例来展示路径绘制过程。

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⛄ 内容介绍

近年来，随着工业4.0的兴起，国内外制造业都在积极进行智能化的转型升级。作为生产制造环节的搬运工———移动机器人，其在制造业中的重要程度与日俱增。作为移动机器人关键技术之一的路径规划技术，其在很大程度上决定了机器人本身乃至整条生产线智能化的水平，引发了国内外专家的研究热潮。机器人的路径规划是指在满足机器人工作条件的基础上，尽可能地找到一条从初始点到目标点的最短且能避开障碍、保证自身安全的路径。为此，针对路径规划问题，国内外专家及学者们提出了许多经典的算法，诸如A*算法、遗传算法、模拟退化算法、启发式搜索法、粒子群算法及蚁群算法等，它们都已应用于机器人的路径规划研究中，并取得了较好的成果。

室内环境栅格法建模步骤

1.栅格粒大小的选取

栅格的大小是个关键因素，栅格选的小，环境分辨率较大，环境信息存储量大，决策速度慢。

栅格选的大，环境分辨率较小，环境信息存储量小，决策速度快，但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。

2.障碍物栅格确定

当机器人新进入一个环境时，它是不知道室内障碍物信息的，这就需要机器人能够遍历整个环境，检测障碍物的位置，并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值，并对相应的栅格值进行修改。自由栅格为不包含障碍物的栅格赋值为0，障碍物栅格为包含障碍物的栅格赋值为1.

3.未知环境的栅格地图的建立

通常把终点设置为一个不能到达的点，比如（-1，-1），同时机器人在寻路过程中遵循“下右上左”的原则，即机器人先向下行走，当机器人前方遇到障碍物时，机器人转向右走，遵循这样的规则，机器人最终可以搜索出所有的可行路径，并且机器人最终将返回起始点。

备注：在栅格地图上，有这么一条原则，障碍物的大小永远等于n个栅格的大小，不会出现半个栅格这样的情况。

目标函数设定

原理

机器人路径规划是一个重要的问题，而JAYA算法是一种优化算法，可以于改进路径规划。下面是基于JAYA优化的机器人路径规划算法的概述：

定义问题：首先，需要明确路径规划问题的定义，包括机器人的起始位置、目标位置、障碍物的位置和形状等信息。
生成初始解：使用某种启发式方法（如贪婪算法）生成一个初始的路径规划解。
评估适应度：计算初始解的适应度，即路径规划的质量度量。适应度可以根据路径的长度、时间消耗、能量消耗等指标进行评估。
JAYA优化：JAYA算法是一种基于自然界灵感的优化算法，它通过模拟鸟群中个体之间的合作和竞争来求解优化问题。在路径规划中，可以用JAYA算法来更新路径规划解。
生成新解：通过JAYA算法更新路径规划解，得到新的解集合。
评估适应度：计算新解集合中每个解的适应度。
选择最优解：从新解集合中选择适应度最好的解作为下一轮迭代的初始解。
终止条件：根据设置的终止条件（如迭代次数、适应度阈值等），判断是否满足终止条件。如果满足，则停止迭代，输出最优解；否则，返回第5步，继续进行迭代。

⛄ 部分代码

function drawPath(path,G,flag)%%%%xGrid=size(G,2);drawShanGe(G,flag)hold onset(gca,'XtickLabel','')set(gca,'YtickLabel','')L=size(path,1);Sx=path(1,1)-0.5;Sy=path(1,2)-0.5;plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 起点for i=1:L-1    plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10)    hold onendEx=path(end,1)-0.5;Ey=path(end,2)-0.5;plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 终点