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路径规划算法：基于花授粉优化的路径规划算法

来源：花匠小妙招时间：2024-12-25 12:26

路径规划算法：基于花授粉优化的路径规划算法- 附代码

文章目录路径规划算法：基于花授粉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花授粉算法来进行路径规划。

1.算法原理

花授粉算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/108346554

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（m，n)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。

在这里插入图片描述

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_{i=0}^{n-1}sqrt{(xl_{i+1} - xl_i)^2 + (yl_{i+1} - yl_{i})^2}tag{1} L(Path)=i=0∑n−1(xli+1−xli)2+(yli+1−yli)2

(1)
其中(x,y)是路径中间点的坐标

利用花授粉算法对上式进行寻优，找到最短路径。花授粉算法参数设定如下：

%% 花授粉算法参数设置 dim=length(noLM);%维度，即为非障碍物个数。 numLM0=round((EndPoint(1)-StartPoint(1))/4);%每次迭代选取的的中间路径点个数，可调 lb=0;%下边界 ub=1;%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 12345678