云主机做网站,推动高质量发展的必然要求,剁椒怎么做制作方法,企业做网站的好处有哪些路径规划算法#xff1a;基于灰狼优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法#xff1a;基于灰狼优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要#xff1a;本文主要介绍利用智能优化算法灰狼…路径规划算法基于灰狼优化的路径规划算法- 附代码 文章目录 路径规划算法基于灰狼优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数 2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要本文主要介绍利用智能优化算法灰狼算法来进行路径规划。 1.算法原理
灰狼算法具体原理请参照https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/107716390
1.1 环境设定
在移动机器人的路径优化中每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径。优化算法会通过优化计算在众多路径中找出一条最优路径。 优化算法的设定必须和机器人运动环境模型相对应。不失一般性假设在用栅格法对机器人运动环境建模后得出的结果是 m×n 的矩形区域坐标值从 1 开始如图1 。其中坐标原点栅格代表机器人的初始位置坐标 mn)对应的栅格代表机器人的移动目标位置。优化算法设定的一个重要内容是确定优化算法的数学表达形式在这里这个问题转化为用一个向量表示机器人的移动路径。经过分析发现尽管栅格法建立的模型对空间进行了离散化但本质上机器人的移动路径依然是连续的。 图1.栅格地图 1.2 约束条件
对于机器人的路径优化来说其运动路径必须局限在栅格空间内即搜索不能越过栅格的矩形边界。此外还应受障碍物的限制即机器人的运动轨迹不能穿过存在障碍物的栅格区域。
1.3 适应度函数
在本文的建模方法中本文路径规划目标是路径长度最短。路径的长度可以表示为: L ( P a t h ) ∑ i 0 n − 1 ( x l i 1 − x l i ) 2 ( y l i 1 − y l i ) 2 (1) L(Path) \sum_{i0}^{n-1}\sqrt{(xl_{i1} - xl_i)^2 (yl_{i1} - yl_{i})^2}\tag{1} L(Path)i0∑n−1(xli1−xli)2(yli1−yli)2 (1) 其中(x,y)是路径中间点的坐标
利用灰狼算法对上式进行寻优找到最短路径。灰狼算法参数设定如下
%% 灰狼算法参数设置
dimlength(noLM);%维度即为非障碍物个数。
numLM0round((EndPoint(1)-StartPoint(1))/4);%每次迭代选取的的中间路径点个数可调
lb0;%下边界
ub1;%上边界
Max_iteration 100;%最大迭代次数
SearchAgents_no 30;%种群数量
fobj (x)fun(x,noS,noE,numLM0,net);%适应度函数2.算法结果 3.MATLAB代码
本程序中支持1.地图任意创建保存。2.其实点任意更改。
4.参考文献
[1]罗阳阳,彭晓燕.基于改进PSO的四轮移动机器人全局路径规划[J].计算机仿真,2020,37(07):373-379.
[2]鲁丹. 粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用研究[D].武汉科技大学,2009.
-379.
[2]鲁丹. 粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用研究[D].武汉科技大学,2009.
