【路径规划】基于A星路径规划和IMM（交互式多模型）算法实现对火灾点的动态预测与路径实时调整附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 00:06:26 发布 · 555 阅读

28 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

本代码实现了一个动态火灾环境下的机器人救援仿真系统，核心功能是让机器人（主角）在包含静态障碍物和动态火灾点的环境中，从起点安全移动到救援点。系统结合了A * 路径规划和IMM（交互式多模型）算法，实现对火灾点的动态预测与路径实时调整。以下是详细解析：

一、核心功能与整体流程

系统的核心目标是：机器人在动态火灾扩散的环境中，通过预测火灾移动轨迹，实时更新路径，最终安全抵达救援点。整体流程如下：

初始化地图（包含障碍物、火灾点、起点、救援点）；
为每个火灾点设计动态移动模式，并初始化 IMM 模型用于跟踪与预测；
机器人基于 A * 算法规划初始路径；
循环更新火灾位置（同时用 IMM 算法更新火灾状态与预测）；
根据火灾预测结果判断是否需要重规划路径；
机器人沿安全路径移动，直至抵达救援点或失败。

二、关键模块解析

1. 地图初始化模块

功能：创建 50×50 的网格地图，定义环境元素（空地、障碍物、火灾、起点、救援点）。

参数设置：
- map_size=50
  ：地图尺寸为 50×50 网格；
- obstacle_density=0.02
  ：2% 的网格为障碍物（值 = 1）；
- fire_density=0.03
  ：3% 的网格为初始火灾点（值 = 2）；
- 起点固定为左下角[1,1]（值 = 3），救援点随机生成在安全区域（值 = 4）。
核心代码逻辑：通过随机索引生成障碍物和火灾点（确保不重叠），并在地图上标记。初始地图可视化使用imagesc，通过颜色区分不同元素（白色 = 空地，黑色 = 障碍，红色 = 火灾，蓝色 = 起点，紫色 = 救援点）。

2. 火灾点设计与 IMM 初始化

功能：定义火灾点的动态移动模式，并为每个火灾点初始化 IMM 模型，用于后续跟踪与预测。

火灾移动模式：每个火灾点预设 100 步的移动路径，包含 4 种模式（通过概率切换）：
- CV 模式（40%）
  ：直线连续移动（随机方向，持续 6-10 步）；
- 上下抖动（20%）
  ：沿垂直方向来回移动（持续 2-4 步）；
- 左右抖动（20%）
  ：沿水平方向来回移动（持续 2-4 步）；
- 停滞（20%）
  ：静止不动（持续 3-6 步）。
IMM 模型初始化：IMM（交互式多模型）是一种用于跟踪动态目标的算法，通过融合多个子模型的预测结果，提高复杂运动模式的跟踪精度。
- 状态转移矩阵F（描述状态随时间的变化，如 CV 模型的匀速运动矩阵）；
- 过程噪声Q（模型不确定性）；
- 观测矩阵H（从状态中提取观测值，此处提取位置）；
- 观测噪声R（测量误差）。
- 4 个子模型
  ：对应火灾的 4 种移动模式，每个模型定义：
- 模型转移概率PI
  ：描述模型间的切换概率（80% 概率保持当前模型，20% 概率切换到其他模型）；
- 初始状态
  ：包含位置[x,y]、速度[vx, vy]，以及状态协方差矩阵P0（描述初始状态的不确定性）。

3. IMM 算法核心（预测与更新）

IMM 算法是系统的 “大脑”，用于实时跟踪火灾位置并预测未来位置，为路径规划提供依据。

IMM 预测（IMM_predict函数）：根据当前 IMM 状态（各模型的状态与概率），预测火灾下一时刻的位置：
1. 每个子模型基于自身的状态转移矩阵F预测状态；
2. 按模型概率mu加权融合各模型的预测结果，得到最终预测位置；
3. 返回预测位置和最大模型概率（反映预测可信度）。
IMM 更新（IMM_update函数）：结合火灾的实际观测位置（带噪声），更新 IMM 状态，步骤如下：
1. 模型概率先验
  ：基于转移矩阵PI计算各模型的先验概率；
2. 混合初始条件
  ：融合各模型的状态，得到每个模型的混合初始状态；
3. 模型预测与更新
  ：每个子模型基于混合初始状态预测，并结合观测值更新状态；
4. 模型概率更新
  ：根据预测误差（似然性）更新模型概率；
5. 状态融合
  ：按更新后的模型概率加权融合各模型的状态，得到最终跟踪结果。

4. 路径规划与动态重规划

系统使用 A * 算法规划路径，并根据火灾预测结果动态调整路径。

A * 路径规划（astar函数）：经典的 A * 算法，基于栅格地图搜索从起点到救援点的最短路径：
- 启发式函数heuristic：使用曼哈顿距离（|x1-x2| + |y1-y2|）引导搜索；
- 搜索方向：上下左右 4 个方向，避开障碍物（1）和火灾（2）；
- 路径重建：通过came_from记录每个节点的前驱，从救援点回溯到起点，生成路径。
路径检查与重规划（check_and_update_path函数）：根据 IMM 预测的火灾位置，判断当前路径是否安全：
1. 对机器人周围 2×2 范围内的火灾点，用IMM_predict预测其下一位置；
2. 若预测可信度高（最大模型概率>0.65），则封锁预测位置；否则保守封锁当前位置及周围 5 个格子；
3. 若封锁区域影响当前路径，则触发重规划（重新调用 A * 生成路径）。

5. 主模拟函数（`simulate_hero_with_imm`）

整合所有模块，实现动态仿真过程：

初始化机器人位置（起点）和初始路径（A * 规划）；
循环更新：
- 调用update_all_fires更新火灾位置（按预设路径移动，处理边界）；
- 对每个火灾点，用IMM_update更新其 IMM 状态（输入带噪声的观测位置）；
- 调用check_and_update_path判断是否需要重规划路径；
- 机器人沿当前路径移动，若到达救援点则成功，若撞上火灾或无路可走则失败；
可视化：实时显示地图、机器人位置、路径、火灾点，并在结束后绘制目标火灾点的模型概率变化曲线。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% === 模擬結束後畫出 mu 曲線 ===

figure('Name','火災 IMM 模型機率變化');

plot(mu_log, 'LineWidth', 2);

xlabel('時間步');

ylabel('模型機率 μ');

legend({'CV','上下亂跳','左右亂跳','靜止'}, 'Location', 'eastoutside');

title(['火災點 #' num2str(target_fire_id) ' 的模型機率變化']);

grid on;

end

🔗 参考文献

[1] Lee Y J , Benveniste E N .Stat1 alpha expression is involved in IFN-gamma induction of the class II transactivator and class II MHC genes.[J].Journal of Immunology, 1996, 157(4):1559-1568.DOI:10.4049/jimmunol.157.4.1559.