【栅格地图路径规划】基于孟加拉虎优化（ Savannah Bengal Tiger Optimization ，SBTO）算法的移动机器人路径规划MATLAB代码

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🔥 内容介绍

在移动机器人的自主导航系统中，路径规划是核心环节之一，其任务是在复杂环境中为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径，通常要求路径距离短、无碰撞且平滑。栅格地图因建模简单、易于实现等特点，被广泛用于路径规划场景。本文将介绍如何利用孟加拉虎优化（Savannah Bengal Tiger Optimization，SBTO）算法，在栅格地图中实现移动机器人的高效路径规划。

一、栅格地图与路径规划基础

1.1 栅格地图建模

栅格地图是将机器人工作环境离散化为一系列大小相等的正方形栅格，每个栅格通过二进制状态表示环境信息：

• 可通行栅格：值为 0，表示该区域无障碍物，机器人可以安全通过。

• 障碍物栅格：值为 1，表示该区域存在障碍物（如墙壁、家具、其他物体等），机器人需绕行。

例如，一个 10×10 的栅格地图中，(0,0) 为起点，(9,9) 为终点，黑色栅格（值为 1）代表障碍物，白色栅格（值为 0）代表可通行区域。这种建模方式直观且便于计算机处理，是路径规划算法的常用环境表示方法。

1.2 路径规划的核心目标

移动机器人路径规划需满足以下关键指标：

1. 无碰撞性：路径必须完全由可通行栅格组成，避免与障碍物发生碰撞。

1. 最短路径：在保证无碰撞的前提下，路径长度尽可能短，以提高机器人的运动效率。

1. 平滑性：路径应尽量减少转向次数或角度，降低机器人的控制难度和能耗。

1. 实时性：算法需在较短时间内完成路径搜索，适应动态变化的环境（如临时出现的障碍物）。

二、孟加拉虎优化（SBTO）算法原理

SBTO 算法是一种受孟加拉虎在草原（Savannah）中的捕食行为启发的元启发式优化算法，通过模拟孟加拉虎的觅食、领地划分和捕食策略实现对最优解的搜索。其核心思想如下：

2.1 算法核心机制

1. 种群初始化：将每只 “孟加拉虎” 视为一个潜在解（在路径规划中对应一条路径），随机生成一定数量的初始种群，覆盖解空间的不同区域。

1. 领地划分与觅食：孟加拉虎具有强烈的领地意识，算法中通过划分 “领地” 实现解的局部搜索。每只虎在其领地内围绕当前最优解进行局部探索，逐步优化路径。

1. 捕食策略：当探测到更优的解（如更短的路径）时，算法模拟孟加拉虎的突袭行为，快速向最优解靠近，同时引入随机扰动避免陷入局部最优。

1. 适应度评估：根据路径的长度、安全性（是否碰撞障碍物）等指标，计算每个潜在解的适应度值，适应度越高表示路径越优。

2.2 SBTO 算法的优势

与传统优化算法（如 A*、Dijkstra）或其他元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化）相比，SBTO 算法具有以下优势：

• 全局搜索能力强：通过领地划分与随机扰动，有效平衡局部探索与全局搜索，减少陷入局部最优的风险。

• 收敛速度快：捕食策略加速了向最优解的收敛过程，适合实时路径规划需求。

• 鲁棒性高：对复杂环境（如密集障碍物区域）的适应性强，能稳定找到可行路径。

⛳️ 运行结果

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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