【编队】基于A星算法实现机器人编队栅格地图巡逻路径规划附matlab代码 |
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【编队】基于A星算法实现机器人编队栅格地图巡逻路径规划附matlab代码
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 ⛄ 内容介绍基于A*（A-star）算法实现机器人编队栅格地图巡逻路径规划可以通过以下步骤实1. 地图建模：将巡逻区域的地图转化为栅格地图，即将地图划分为网格单元，并确定每个单元的状态，如障碍物、可通过区域和目标等。 设置起点和目标点：选择机器人的初始位置作为起点，并设置巡逻区域内需要覆盖的目标点。 定义启发式函数：定义用于评估每个栅格的优先级的启发式函数。启发式函数可根据距离、预计代价和其他因素来评估栅格的优先级，以指导路径搜索过。 实施A算法：使用A算法搜索最佳路径。通过在栅格上移动并考虑邻居栅，在栅格地图上进行迭代，直到找到目标位置或遍历了所有可能的栅格。 路径优化：对A*算法得到的路径进行优化，例如使用平滑技术或替代路径搜索方法，确保路径的效率和安全性。 生成各机器人编队路径：如果有多个机器人组成编队，则可以根据具体任务和编队要求，复制和调整主路径以路径：将生成的路径导入到机器人控制系统中，并实时控制机器人按照路径进行巡逻。 注意的是，A*算法在路径规划中被广泛采用，但在实际应用中可能需要考虑更多的因素，如动态障碍物避免、实时地图更新等。此外，路径规划的准确性也取决于栅格地图的精细度和对环境的准确感知。 ⛄ 部分代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A* ALGORITHM% 04-26-2005% Vivian Paul %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clcclose all%DEFINE THE 2-D MAP ARRAYMAX_X=30;MAX_Y=30;MAX_VAL=10;OPEN_COUNT=0;CLOSED_COUNT=0;%This array stores the coordinates of the map and the %Objects in each coordinateMAP=2*(ones(MAX_X,MAX_Y)); % Obtain Obstacle, Target and Robot Position% Initialize the MAP with input values% Obstacle=-1,Target = 0,Robot=1,Space=2i=0;j=0;x_val = 1;y_val = 1;axis([0 MAX_X,0 MAX_Y])set(gca,'xtick',0:1:30,'ytick',0:1:30,'GridLineStyle','-',... 'xGrid','on','yGrid','on') %grid on;hold on;n=0;%Number of Obstaclesrectangle('Position',[7,5,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[7,6,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[7,7,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[7,8,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[23,27,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[23,24,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[23,25,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[23,26,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[29,22,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[28,22,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);rectangle('Position',[0,9,1,1],'FaceColor',[0.3 0.3 0.3]);MAP(24,28)=-1;MAP(24,27)=-1;MAP(24,26)=-1;MAP(24,25)=-1;MAP(8,6)=-1;MAP(8,7)=-1;MAP(8,8)=-1;MAP(8,9)=-1;MAP(30,23)=-1;MAP(29,23)=-1;MAP(1,10)=-1;z=1;Optimal_path1=[];m=0;flag=1;for j=29:-1:0 if flag == 1%正向 k=j+1; while(MAP(m+1,j+1)==-1) m=m+1; Optimal_path1(z,1)=m; Optimal_path1(z,2)=k; z=z+1; end for i=m:1:29 if(MAP(i+1,j+1)==-1) flag=0; m=i-1; break; else Optimal_path1(z,1)=i; Optimal_path1(z,2)=j; disp('z:'); disp(z); disp('i'); disp(i); disp('j'); disp(j); z=z+1; if i==29 flag=0; m=i; end end end else%反向 k=j+1; while(MAP(m+1,j+1)==-1) m=m-1; Optimal_path1(z,1)=m; Optimal_path1(z,2)=k; z=z+1; end for i=m:-1:0 if(MAP(i+1,j+1)~=-1) Optimal_path1(z,1)=i; Optimal_path1(z,2)=j; disp('z:'); disp(z); disp('i'); disp(i); disp('j'); disp(j); z=z+1; if i==0 flag=1; m=i; end else flag=1; m=i+1; break; end end endendplot(Optimal_path1(:,1)+.5,Optimal_path1(:,2)+.5,'linewidth',2); ⛄ 运行结果
[1] 陆浩.基于人工势场-蚁群算法的多移动机器人编队及路径规划的研究[D].山东科技大学,2020. [2] 黄晨.多机器人编队控制算法的研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:2.1012.001053. [3] 王一博.多机器人分布式编队控制算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学[2023-07-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.003445. [4] 周宇杭,王文明,李泽彬,等.基于A星算法的移动机器人路径规划应用研究[J].电脑知识与技术：学术版, 2020, 16(13):4.DOI:CNKI:SUN:DNZS.0.2020-13-001. ⛳️ 代码获取关注我 ❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 ❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 🍅 仿真咨询 1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位 6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号 7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化 8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 |
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