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⛄ 内容介绍

近年来，随着工业4.0的兴起，国内外制造业都在积极进行智能化的转型升级。 作为生产制造环节的搬运工———移动机器人，其在制造业中的重要程度与日俱增。 作为移动机器人关键技术之一的路径规划技术，其在很大程度上决定了机器人本身乃至整条生产线智能化的水平，引发了国内外专家的研究热潮。 机器人的路径规划是指在满足机器人工作条件的基础上，尽可能地找到一条从初始点到目标点的最短且能避开障碍、保证自身安全的路径。为此，针对路径规划问题，国内外专家及学者们提出了许多经典的算法，诸如A*算法、遗传算法、模拟退化算法、启发式搜索法、粒子群算法及蚁群算法等，它们都已应用于机器人的路径规划研究中，并取得了较好的成果。

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。

目标函数设定

模型原理

基于阿基米德优化的机器人路径规划算法是一种利用阿基米德螺旋线优化思想来进行路径规划的方法。以下是一种可能的实现步骤：

1. 环境建模：将机器人所在的环境进行建模，包括地图、障碍物、起始点和目标点等信息。这可以通过传感器数据获取或者手动创建。

2. 路径表示：选择阿基米德螺旋线作为路径表示方式。阿基米德螺旋线由参数方程 r = a + bθ 决定，其中 r 是螺旋线上某点到原点的距离，θ 是该点的极角，a 和 b 是常数。

3. 目标函数定义：定义一个目标函数来评估路径的质量。目标函数可以考虑路径的长度、避障能力、平滑性等因素。目标是使目标函数最小化。

4. 初始解生成：根据环境建模和问题要求，选择一个合适的起始解作为初始解。

5. 优化算法：使用阿基米德优化算法对路径进行优化。阿基米德优化算法是一种基于连续域优化的方法，通过调整路径参数来最小化目标函数。

6. 参数更新：根据当前路径的目标函数值和梯度信息，更新路径参数。这可以使用梯度下降等优化方法来实现。

7. 终止条件判断：根据预设的终止条件（如达到最大迭代次数或目标函数收敛），判断是否终止优化过程。如果满足条件，则停止优化。

8. 最优解提取：从最终得到的路径参数中提取出最优路径，即机器人的最佳路径。

通过以上步骤，基于阿基米德优化的机器人路径规划算法可以搜索并找到最优或接近最优的机器人路径，以实现高效、安全和可靠的路径规划。具体算法的细节和参数设置可以根据具体问题进行调整和改进。​

⛄ 部分代码

function drawPath(path,G,flag)%%%%xGrid=size(G,2);drawShanGe(G,flag)hold onset(gca,'XtickLabel','')set(gca,'YtickLabel','')L=size(path,1);Sx=path(1,1)-0.5;Sy=path(1,2)-0.5;plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 起点for i=1:L-1    plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10)    hold onend​Ex=path(end,1)-0.5;Ey=path(end,2)-0.5;​plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5);   % 终点​

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张毅,刘杰.一种基于优化混合蚁群算法的机器人路径规划算法:CN201711121774.X[P].CN107917711A[2023-07-10].

[2] 吴宪祥,郭宝龙,王娟.基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法[J].机器人, 2009, 31(6):5.DOI:10.3321/j.issn:1002-0446.2009.06.013.

[3] 崔鼎,郝南海,郭阳宽.基于RRT*改进的路径规划算法[J].机床与液压, 2020(9).

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