Algoritmo de planificación de ruta: algoritmo de planificación de ruta basado en la optimización del seno dorado - con código

Algoritmo de planificación de ruta: algoritmo de planificación de ruta basado en la optimización del seno dorado - con código

Resumen: Este documento presenta principalmente el uso del algoritmo de optimización inteligente algoritmo de seno dorado para la planificación de rutas.

1. Principio del algoritmo

Para conocer el principio del algoritmo del seno dorado, consulte: https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/111699194

1.1 Configuración del entorno

En la optimización de trayectorias de robots móviles, la solución de cada algoritmo de optimización representa una trayectoria de movimiento del robot. El algoritmo de optimización encontrará una ruta óptima entre muchas rutas a través del cálculo de optimización.
La configuración del algoritmo de optimización debe corresponder al modelo de entorno de movimiento del robot. Sin pérdida de generalidad, suponga que el resultado obtenido después de usar el método de cuadrícula para modelar el entorno de movimiento del robot es un área rectangular de m × n, y los valores de las coordenadas comienzan desde 1, como se muestra en la Figura 1. La cuadrícula de origen de coordenadas representa la posición inicial del robot, y la cuadrícula correspondiente a las coordenadas (m, n) representa la posición del objetivo en movimiento del robot. Un contenido importante de la configuración del algoritmo de optimización es determinar la forma de expresión matemática del algoritmo de optimización Aquí, este problema se transforma en la representación de la trayectoria de movimiento del robot con un vector. Después del análisis, se encuentra que aunque el modelo establecido por el método de cuadrícula discretiza el espacio, la trayectoria de movimiento del robot sigue siendo esencialmente continua.

Figura 1. Mapa ráster

1.2 Restricciones

Para la optimización de la ruta del robot, su ruta de movimiento debe estar limitada en el espacio de la cuadrícula, es decir, la búsqueda no puede cruzar el límite rectangular de la cuadrícula. Además, debe estar restringido por obstáculos, es decir, la trayectoria del robot no puede pasar por el área de la cuadrícula donde existen obstáculos.

1.3 Función de ejercicio

En el método de modelado de este documento, el objetivo de planificación de ruta de este documento es la longitud de ruta más corta. La longitud del camino se puede expresar como:

$$L\left(Ruta\right)\_\_\_=\sum _{yo=0}^{n-}\sqrt{(xl{\_}_{yo+}-xl{\_}_{}{)}^2+(y{l}_{yo+}-yo{\_}_{}{)}^2}\text{\hspace{1em}( 1 )}$$
donde (x,y) son las coordenadas del punto medio del camino

Utilice el algoritmo del seno dorado para optimizar la fórmula anterior y encontrar el camino más corto. Los parámetros del algoritmo del seno dorado se establecen de la siguiente manera:

%% 黄金正弦算法参数设置
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

2. Resultados del algoritmo

3. código MATLAB

En este programa, 1. Los mapas se pueden crear y guardar de forma arbitraria. 2. De hecho, puedes cambiarlo arbitrariamente.

4. Referencias

[1] Luo Yangyang, Peng Xiaoyan. Planificación global de rutas para robots móviles de cuatro ruedas basada en PSO mejorado [J] Simulación por computadora, 2020, 37(07):373-379.

[2] Lu Dan. Investigación de aplicaciones del algoritmo de enjambre de partículas en la planificación de rutas de robots móviles [D]. Universidad de Ciencia y Tecnología de Wuhan, 2009.