【路径规划】基于麻雀算法改进粒子群求解栅格路径规划及避障matlab代码-北京尧图网络

1 简介为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用麻雀算法改进粒子群算法建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析.仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能优于传统算法.麻雀搜索算法( sparrow search algorithmSSA) 是新群智能优化算法具有良好的全局搜索能力和快速收敛性。与其他群智能算法一样来源于对生物体觅食情况的观察麻雀种群在觅食过程中分为两个部分: 发现者和加入者。发现者负责搜索食物并为种群中的其他个体提供觅食区域和方向通常是具有高能源储备的个体其所对应的适应度函数值更优。加入者对应为适应度函数值较差的个体它们通过发现者留下的信息获得食物。适应度值最差的部分麻雀找不到食物为了寻找到食物它们可能跳出当前的搜索区域到其他的地方觅食。种群中的每只麻雀都会监视其他同伴的行为并且部分麻雀会攻击摄取量较高的同伴争夺资源。当种群中个别麻雀发现捕食者后发出报警信号一旦报警值大于安全值时发现者会把加入者带到其他安全的区域觅食。种群中发现者和加入者的总数和比例不变但是两者的身份是动态变化的。寻找到更好的食物来源的任何一只麻雀都可能变成发现者此时其所对应的适应度值变优与此同时必然会有一只麻雀变成加入者其适应度值变差。加入者的能量值越低在搜索范围内的位置对自己越不利越不容易找到食物这些极其渴望得到食物的麻雀可能飞到别的领域觅食从而使自己获得能量。在整个觅食的过程中加入者能搜索到能量更高的发现者从而获得食物或者伺机夺取食物。当意识到可能有危险时为了获得更安全的位置种群边缘的麻雀快速向安全范围内移动而在种群中间的麻雀随机走动靠近其他的同伴。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clc clear all close all %% 粒子群算法求解栅格地图 load(data4.mat) maxgen 50;%最大迭代次数 PopSize10;%种群大小 c10.5;%认知系数 c20.7;%社会学习系数 w0.5;%惯性系数 %% %初始化路径 w_min0.5; w_max1; S(S_coo(2)-0.5)*num_shange(S_coo(1)0.5);%起点对应的编号 E(E_coo(2)-0.5)*num_shange(E_coo(1)0.5);%终点对应的编号 OldBestFitness0;%旧的最优适应度值 gen0;%迭代次数 Groupones(num_point,PopSize); %种群初始化 for i1:PopSize p_linrandperm(num_point);%随机生成1*400不重复的行向量 %% 将起点编号放在首位 indexfind(p_linS); linp_lin(1); p_lin(1)p_lin(index); p_lin(index)lin; Group(:,i)p_lin; %%将每个个体进行合理化处理 [Group(:,i),flag]deal_fun(Group(:,i),num_point,liantong_point,E,num_shange); while flag1%如处理不成功则初始化个体重新处理 p_linrandperm(num_point); indexfind(p_linS); linp_lin(1); p_lin(1)p_lin(index); p_lin(index)lin; Group(:,i)p_lin; [Group(:,i),flag]deal_fun(Group(:,i),num_point,liantong_point,E,num_shange); end end [BestFitness,route_lin,index1]pso(S,E,Group,num_point,liantong_point,num_shange,PopSize,maxgen,c1,c2,w,w_min,w_max); %% 麻雀算法优化粒子群算法求解栅格地图路径规划 dim2;%维度 lb[0.1;0.1];%下限 ub[0.9;0.9];%上限 N10;%麻雀数量 Max_iter50;%麻雀算法迭代次数 % [BestFitness_ssa,route_lin_ssa,index1_ssa]ssa1(S,E,Group,num_point,liantong_point,num_shange,PopSize,maxgen,c1,c2,w,w_min,w_max); [BestFitness_ssa,route_lin_ssa,index1_ssa]ssa(dim,lb,ub,N,Max_iter,S,E,Group,num_point,liantong_point,num_shange,PopSize,maxgen,w,w_min,w_max); figure(3) hold on for i1:num_shange for j1:num_shange if sign(i,j)1 y[i-1,i-1,i,i]; x[j-1,j,j,j-1]; hfill(x,y,k); set(h,facealpha,0.5) end s(num2str((i-1)*num_shangej)); text(j-0.95,i-0.5,s,fontsize,6) end end axis([0 num_shange 0 num_shange])%限制图的边界 plot(S_coo(2),S_coo(1), p,markersize, 10,markerfacecolor,b,MarkerEdgeColor, m)%画起点 plot(E_coo(2),E_coo(1),o,markersize, 10,markerfacecolor,g,MarkerEdgeColor, c)%画终点 set(gca,YDir,reverse);%图像翻转 for i1:num_shange plot([0 num_shange],[i-1 i-1],k-); plot([i i],[0 num_shange],k-);%画网格线 end for i2:index1 Q1[mod(route_lin(i-1)-1,num_shange)1-0.5,ceil(route_lin(i-1)/num_shange)-0.5]; Q2[mod(route_lin(i)-1,num_shange)1-0.5,ceil(route_lin(i)/num_shange)-0.5]; h1 plot([Q1(1),Q2(1)],[Q1(2),Q2(2)],r,LineWidth,3); end for i2:index1_ssa Q1_ssa[mod(route_lin_ssa(i-1)-1,num_shange)1-0.5,ceil(route_lin_ssa(i-1)/num_shange)-0.5]; Q2_ssa[mod(route_lin_ssa(i)-1,num_shange)1-0.5,ceil(route_lin_ssa(i)/num_shange)-0.5]; h2plot([Q1_ssa(1),Q2_ssa(1)],[Q1_ssa(2),Q2_ssa(2)],m,LineWidth,3) end % legend(粒子群算法,麻雀算法优化粒子群算法) title(最优路线品红色是麻雀算法优化粒子群算法红色是粒子群算法); %进化曲线 figure(4); plot(BestFitness,b-);hold on plot(BestFitness_ssa,r-); xlabel(迭代次数) ylabel(适应度值) grid on; legend(粒子群算法,麻雀算法优化粒子群算法) title(进化曲线); disp(粒子群算法-最优路线方案) disp(num2str(route_lin)) disp([起点到终点的距离:,num2str(BestFitness(end))]); disp(麻雀算法优化粒子群算法-最优路线方案) disp(num2str(route_lin_ssa)) disp([起点到终点的距离:,num2str(BestFitness_ssa(end))]);3 仿真结果4 参考文献[1]王慧, 王光宇, 潘德文. 基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 传感器与微系统, 2017, 036(005):77-79.部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除。

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