【栅格地图路径规划】基于粒子群算法结合灰狼算法、粒子群算法、灰狼算法PSO、GWO实现多个具有障碍物的二维平面的二值化地图路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在移动机器人导航、无人机自主飞行等领域，二值化栅格地图（将二维平面划分为均匀栅格，用 “1” 标记障碍物、“0” 标记可行区域）是路径规划的常用环境模型。传统粒子群算法（PSO）虽具备全局搜索速度快的优势，但易陷入局部最优（如围绕障碍物反复搜索）；灰狼算法（GWO）虽局部收敛精度高，却存在前期全局探索能力弱的问题。基于 PSO-GWO 混合算法的路径规划方案，通过 “PSO 全局寻优 + GWO 局部精调” 的协同逻辑，既能快速覆盖多障碍物栅格地图的可行域，又能精准优化路径节点以避开障碍物，最终生成 “无碰撞、短路径、高平滑度” 的最优路径，适配机器人、无人机等载体的实际运动需求

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

inicio = [20, 280];

final = [280, 20];

plot(inicio(1), inicio(2), 'xr', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 12);

text(inicio(1) + 5, inicio(2) + 10, 'Begin', 'Color', 'red', 'FontSize', 12);

plot(final(1), final(2), 'xr', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 12);

text(final(1) - 50, final(2) - 10, 'End', 'Color', 'red', 'FontSize', 12);

%% PARÁMETROS PSO

N = 4; % Número de puntos intermedios

D = 2 * N; % Dimensión del vector posición

Ne = 80; % Tamaño del enjambre

MaxIte = 1700; % Iteraciones máximas

W = 0.7; % Inercia

C1 = 1.5; % Coef. cognitivo

C2 = 1.5; % Coef. social

%% INICIALIZACIÓN

mapSize = size(mapa_bin,1);

X = randi([1 mapSize], Ne, D); % Posiciones

V = zeros(Ne, D); % Velocidades

J = zeros(Ne, 1); % Fitness

for i = 1:Ne

J(i) = Ruta(X(i,:)', mapa_bin, inicio, final);

end

pBest = X;

JpBest = J;

[JgBest, idxBest] = min(J);

gBest = X(idxBest,:);

%% GRÁFICA DE RUTA

h_line = plot(NaN, NaN, 'b-', 'LineWidth', 2);

h_points = plot(NaN, NaN, 'ro', 'MarkerFaceColor', 'r', 'MarkerSize', 6);

%% ITERACIÓN PSO

J_graf = zeros(1, MaxIte);

for ite = 1:MaxIte

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

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

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

🌟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

🌟 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

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🌟 通信方面

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🌟 雷达方面

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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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