栅格全路径规划及避障Matlab代码实现

栅格全路径规划及避障Matlab代码实现

本文主要介绍如何使用遗传算法求解栅格全路径规划及避障问题，并给出了相应的Matlab代码实现。

1. 栅格地图生成

首先，我们需要生成一个栅格地图。该地图可以通过将真实环境离散化而得到。我们可以通过使用激光雷达等传感器获得真实环境的信息，然后将其离散化为一个二维栅格地图表示。在该地图中，障碍物被标志为障碍点，可通过区域被标志为自由空间点。

2. 遗传算法求解路径规划问题

接下来，我们需要使用遗传算法求解路径规划问题。路径规划问题可以被视为一个优化问题，其目标是最小化从起点到终点的总路径长度。在这里，我们使用遗传算法来搜索最短路径。

具体而言，每个路径通过一个二进制串来表示。我们使用遗传算法来搜索最短路径，遗传算法的基本流程如下：

（1）初始化种群：随机生成一组代表候选解的二进制串。

（2）评估适应度：使用路径长度作为适应度函数，计算每个个体的适应度值。

（3）选择适应度高的个体：使用轮盘赌算法或竞争选择算法选择适应度高的个体。

（4）交叉：对选定的个体进行交叉操作，生成新的后代个体。

（5）变异：对新个体进行变异操作。