【路径规划】基于遗传结合粒子群算法求解机器人在复杂不同类型下的路径规划问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在机器人应用场景中，从仓储机器人在堆满货架的仓库中穿梭，到巡检机器人在崎岖的户外场地作业，再到服务机器人在拥挤的室内空间移动，机器人面临的环境类型日益复杂。而路径规划作为机器人自主运行的核心技术，直接决定了机器人能否安全、高效地到达目标位置。传统单一算法在应对复杂多样的环境时，往往会出现 “寻路效率低”“易陷入局部最优”“适应性差” 等问题。今天，我们就来探讨如何通过遗传算法与粒子群算法的融合，为机器人在复杂不同类型环境下的路径规划提供最优解。

一、机器人复杂环境路径规划：那些难啃的 “硬骨头”

首先要明确，机器人面临的 “复杂不同类型环境” 具体指什么？从实际应用场景来看，主要可分为三类：

1. 静态障碍环境

如仓储仓库、图书馆等场景，障碍（货架、书架）位置固定，环境结构相对稳定。这类环境的核心挑战是 “如何在密集障碍中找到最短路径”，同时避免机器人与障碍发生碰撞。例如，仓储机器人需要在间距仅 1.2 米的货架通道中移动，且要避开临时堆放的货物，传统算法容易规划出 “绕远路” 或 “贴近障碍有碰撞风险” 的路径。

2. 动态障碍环境

如商场、医院等人员流动频繁的场所，障碍（行人、临时推车）位置实时变化。这类环境的关键需求是 “动态避障”，即机器人能根据障碍移动趋势，实时调整路径。比如，服务机器人在商场中送餐时，突然有行人横穿路线，若算法响应不及时，极易发生碰撞。

3. 崎岖地形环境

如户外巡检（矿山、山区）、农业作业场景，地面存在坡度、沟壑、泥泞等地形变化。这类环境不仅要考虑 “无碰撞”，还要兼顾 “路径可行性”—— 比如机器人无法攀爬超过 30° 的陡坡，也不能进入积水深度超过 10cm 的区域。传统算法往往忽略地形约束，导致规划出的路径 “理论可行但实际无法通行”。

无论哪种环境，机器人路径规划都需满足三个核心目标：路径最短化（提高效率）、避障安全性（避免碰撞）、动态适应性（应对环境变化）。而单一算法很难同时兼顾这三点，这也为遗传算法与粒子群算法的融合提供了必要性。

二、单算法的 “困境”：为什么需要融合？

在深入讲解融合算法前，我们先看看传统单一算法在复杂环境下的局限性，以及遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）各自的 “长板” 与 “短板”。

1. 传统单一算法的不足

• A * 算法：虽能快速找到静态环境下的最优路径，但依赖精确的启发式函数，在动态障碍环境中需要频繁重新计算，实时性差；

• Dijkstra 算法：能找到全局最优路径，但计算量大，在密集障碍环境中效率极低；

• 单一遗传算法：通过 “选择、交叉、变异” 模拟生物进化，擅长全局搜索，能跳出局部最优，但收敛速度慢，尤其在环境复杂时，需要大量迭代才能得到可行解；

• 单一粒子群算法：模拟鸟群觅食，收敛速度快，能快速逼近最优解，但易陷入局部最优（比如在多障碍环境中，粒子会聚集到 “局部最短路径”，忽略更优的全局路径）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [X]=initialization(pop,ub,lb)

% 初始化PSO算法里的粒子群

global optLen;

for i=1:pop

    flag = 1;

    while flag

        for j =1:length(ub)

            X(i,j) = rand() * (ub(j)-lb(j)) + lb(j);

        end

        X(i,:) = ceil(optLen / sum(X(i,:)) * X(i,:));

        X(i,end) = optLen - sum(X(i,1:end-1));

        flag = BoundaryCheck(X(i,:),ub,lb);

    end

end

end

🔗 参考文献

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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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