基于鲸鱼优化算法的栅格地图路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

路径规划是移动机器人、无人机等智能系统的核心技术之一，其目标是在复杂环境中寻找一条满足 “无碰撞、短路径、高平滑” 的可行路径。栅格地图因建模直观、环境信息表达清晰，成为路径规划领域最常用的环境建模方法；而鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）作为 2016 年提出的新型智能优化算法，具有收敛速度快、参数少、全局搜索能力强的优势。但原始 WOA 针对连续空间优化设计，直接应用于离散栅格路径规划时存在 “编码不匹配、避障约束难满足” 等问题。本文从栅格地图建模原理切入，阐述 WOA 适配路径规划的改进策略，结合仿真实验验证其在避障与路径长度优化中的效果，为相关研究者与学生提供清晰的技术参考。

二、栅格地图建模原理

栅格地图本质是将机器人工作环境离散化为 “栅格单元阵列”，通过二进制或多值编码描述每个单元的状态，实现环境信息的数字化表达，其建模过程可分为 3 个核心步骤：

（一）环境信息采集与预处理

首先通过传感器（如激光雷达、视觉相机）获取环境原始数据，包括障碍物位置、尺寸、环境边界等信息；再通过去噪（如滤波去除测量误差）、坐标校准（统一环境坐标系与机器人坐标系），得到结构化的环境数据，为栅格划分奠定基础。

（二）栅格单元划分与状态编码

根据应用场景需求确定栅格尺寸：若机器人尺寸小、环境精度要求高（如室内微型机器人），栅格边长可设为 5-10cm；若为室外无人机，边长可设为 1-5m（需兼顾计算效率与环境细节）。划分后将每个栅格赋予状态值：

• 自由栅格：无障碍物，机器人可通行，编码为 “0”；

• 障碍栅格：含障碍物（如墙壁、家具、树木），编码为 “1”；

• 特殊栅格：起点栅格编码为 “S”，终点栅格编码为 “E”，便于算法识别目标。

例如，一个 10×10 的室内栅格地图（图 1）中，(1,1) 为起点 S，(10,10) 为终点 E，(3,2)-(3,4)、(6,5)-(8,5) 为障碍栅格（编码 1），其余为自由栅格（编码 0），直观呈现环境障碍分布。

（三）栅格地图的优势与适配性

栅格地图的核心优势在于 “离散化 + 数字化”：离散化使复杂环境转化为可迭代的单元集合，适配智能算法的逐代优化；数字化则便于计算机存储与计算，无需处理连续环境的复杂几何关系。此外，栅格地图支持动态更新（如障碍物移动时仅需修改对应栅格编码），为动态路径规划提供便利。

三、鲸鱼优化算法的基础与路径规划适配改进

（一）原始 WOA 的核心原理

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]王步伟,潘鹏程.基于改进鲸鱼优化算法的移动机器人多目标点路径规划[J].机器人技术与应用, 2023(6):14-19.DOI:10.3969/j.issn.1004-6437.2023.06.004.

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

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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