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*Y
MAX_X=10; %地图行数
MAX_Y=10; %地图列数
%Objects in each coordinate
MAP=(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 on
plot(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) == 1
delete(h);
end
but = 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
end
hold off;
figure
imshow(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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