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【机器人栅格地图】基于灰狼算法求解栅格地图路径规划及避障含Matlab源码

时间:2018-10-02 08:10:55

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【机器人栅格地图】基于灰狼算法求解栅格地图路径规划及避障含Matlab源码

1 简介

1.1 灰狼算法介绍

1.2 栅格地图介绍

栅格地图有两种表示方法,直角坐标系法和序号法,序号法比直角坐标法节省内存

室内环境栅格法建模步骤

1.栅格粒大小的选取

栅格的大小是个关键因素,栅格选的小,环境分辨率较大,环境信息存储量大,决策速度慢。

栅格选的大,环境分辨率较小,环境信息存储量小,决策速度快,但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。

2.障碍物栅格确定

当机器人新进入一个环境时,它是不知道室内障碍物信息的,这就需要机器人能够遍历整个环境,检测障碍物的位置,并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值,并对相应的栅格值进行修改。自由栅格为不包含障碍物的栅格赋值为0,障碍物栅格为包含障碍物的栅格赋值为1.

3.未知环境的栅格地图的建立

通常把终点设置为一个不能到达的点,比如(-1,-1),同时机器人在寻路过程中遵循“下右上左”的原则,即机器人先向下行走,当机器人前方遇到障碍物时,机器人转向右走,遵循这样的规则,机器人最终可以搜索出所有的可行路径,并且机器人最终将返回起始点。

备注:在栅格地图上,有这么一条原则,障碍物的大小永远等于n个栅格的大小,不会出现半个栅格这样的情况。

2 部分代码

%% 创建栅格地图,交互程序%% 输入地图大小,点击鼠标生成障碍物%创建地图大小为X*YMAX_X=10; %地图行数MAX_Y=10; %地图列数%Objects in each coordinateMAP=(ones(MAX_X,MAX_Y)); % 地图矩阵imshow(MAP,'InitialMagnification','fit')[mm,nn,~] = size(MAP); %获取图像的大小x = 0.5:1:nn+1; %假设水平分成8格y = 0.5:1:mm+1; %假设垂直分成8格M = meshgrid(x,y); %产生网格N = meshgrid(y,x); %产生网格hold onplot(x,N,'b'); %画出水平横线plot(M,y,'b'); %画出垂直竖线pause(1);h=msgbox('利用鼠标左键定义障碍物位置,定义完成后右键定义最后一个障碍物结束定义');xlabel('利用鼠标左键定义障碍物位置,定义完成后右键定义最后一个障碍物结束定义','Color','blue');uiwait(h,10);if ishandle(h) == 1delete(h);endbut = 1;while but == 1[xval,yval,but] = ginput(1);xval=floor(xval + 0.5);yval=floor(yval + 0.5);MAP(yval,xval)=0;%设置障碍物imshow(MAP,'InitialMagnification','fit')plot(x,N,'b'); %画出水平横线plot(M,y,'b'); %画出垂直竖线endhold off;figureimshow(MAP,'InitialMagnification','fit')title('最终地图')save('MAP.mat','MAP')

3 仿真结果

4 参考文献

[1]周东健等. "基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划." 南通大学学报:自然科学版 ().​

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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