【路径规划】基于粒子群算法机器人避障路径规划matlab代码
1 简介
基于粒子群算法的移动机器人路径规划,通过建立目标函数,变换坐标等对环境建模,再引入粒子群优化算法,得到全局最优路径.MATLAB仿真结果显示,此方法可有效地解决空间作业机器人路径规划及避障问题.与传统遗传算法比,该法建模容易,计算快捷,可以在不同的障碍物环境下得到不同的优化轨迹。
路径规划是移动机器人导航中最重要的任务之一 。路径规划技术是移动机器 人研究领域中的一个重要分支 。所谓机器人的最优路径规划问题 , 就是依据某个 或某些优化准则 如工作代价最小 、 行走路线最短 、行走时间最短等 , 在其工作 空间中找到一条从起始状态到 目标状态的能避开障碍物的最优路径 。机器人路径 规划问题可以建模为一个有约束条件的连续函数优化问题 , 要完成路径规划 、定 位和避障等任务 。路径规划主要涉及的问题包括 利用获得的移动机器人环境信 息建立较为合理的模型 , 再用某种算法寻找一条从起始状态到 目标状态的最优或 近似最优的无碰撞路径 能够处理环境模型中的不确定因素和路径跟踪中出现的 误差 , 使外界物体对机器人的影响降到最小 如何利用己知的所有信息来引导机 器人的动作 , 从而得到相对更优的行为决策 。 移动机器人路径规划是机器人应用中的一项重要技术 , 例如 , 在执行装配 、 焊接及抢险救灾等任务时 , 采用良好的移动机器人路径规划技术可以节省大量机 器人作业时间 、 减少机器人磨损 , 同时也可以节约人力资源 , 减小资金投入 , 为 机器人在多种行业中的应用奠定良好的基础 。将遗传算法 、模糊逻辑以及神经网 络等方法相结合 , 可以组成新的智能型路径规划方法 , 从而提高机器人路径规划 的避障精度 , 加快规划速度 , 满足实际应用的需要 。同时 , 多机器人协调作业环 境下的路径规划技术也将是研究的热点及难点问题 , 越来越受到人们的重视 。由 于障碍物及机器人数 目的增加 , 极大地增加了路径规划的难度 , 引入可以优化约 简知识的粗糙集理论 , 简化规划条件 , 提取路径规划特征参数 , 有可能进一步解 决诸如机器人路径规划速度等难题 , 因此 , 这将是一个有意义的研究课题 。 近年来 , 移动机器人技术在工业 、农业 、航天及空间探测等许多领域都起到 了重要的作用 , 同时又显示了广泛的应用前景 , 因
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