Algoritmo de planejamento de caminho: algoritmo de planejamento de caminho baseado na otimização do seno dourado - com código

Algoritmo de planejamento de caminho: algoritmo de planejamento de caminho baseado na otimização do seno dourado - com código

Resumo: Este artigo apresenta principalmente o uso do algoritmo de otimização inteligente algoritmo de seno de ouro para planejamento de caminho.

1. Princípio do algoritmo

Para o princípio do algoritmo do seno de ouro, consulte: https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/111699194

1.1 Configurações do ambiente

Na otimização de trajetória de robôs móveis, a solução de cada algoritmo de otimização representa uma trajetória de movimento do robô. O algoritmo de otimização encontrará um caminho ideal entre muitos caminhos por meio do cálculo de otimização.
A configuração do algoritmo de otimização deve corresponder ao modelo de ambiente de movimento do robô. Sem perda de generalidade, suponha que o resultado obtido após o uso do método de grade para modelar o ambiente de movimento do robô seja uma área retangular m×n, e os valores das coordenadas começam em 1, conforme mostra a Figura 1. A grade de origem das coordenadas representa a posição inicial do robô, e a grade correspondente às coordenadas (m, n) representa a posição do alvo em movimento do robô. Um conteúdo importante da configuração do algoritmo de otimização é determinar a forma de expressão matemática do algoritmo de otimização.Aqui, esse problema é transformado em representar a trajetória de movimento do robô com um vetor. Após análise, verifica-se que embora o modelo estabelecido pelo método grid discretize o espaço, a trajetória de movimento do robô ainda é contínua em sua essência.

Figura 1. Mapa Raster

1.2 Restrições

Para a otimização da trajetória do robô, sua trajetória de movimento deve ser limitada no espaço da grade, ou seja, a busca não pode ultrapassar o limite retangular da grade. Além disso, deve ser restringido por obstáculos, ou seja, a trajetória do robô não pode passar pela área da grade onde existem obstáculos.

1.3 Função de condicionamento físico

No método de modelagem deste artigo, o objetivo do planejamento de caminho deste artigo é o menor comprimento de caminho. O comprimento do caminho pode ser expresso como:

$$L\left(Caminho\right)\_\_\_=\sum _{eu=0}^{n-}\sqrt{(x{l}_{eu+}-x{l}_{}{)}^2+(eu{eu}_{eu+}-e{eu}_{}{)}^2}\text{\hspace{1em}( 1 )}$$
onde (x,y) são as coordenadas do ponto médio do caminho

Use o algoritmo do seno de ouro para otimizar a fórmula acima e encontrar o caminho mais curto. Os parâmetros do algoritmo do seno de ouro são definidos da seguinte forma:

%% 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 do algoritmo

3. Código MATLAB

Neste programa, 1. Os mapas são suportados para serem criados e salvos arbitrariamente. 2. Na verdade, você pode alterá-lo arbitrariamente.

4. Referências

[1] Luo Yangyang, Peng Xiaoyan. Planejamento de caminho global para robôs móveis de quatro rodas com base em PSO aprimorado [J]. Simulação de computador, 2020,37(07):373-379.

[2] Lu Dan. Pesquisa de aplicação do algoritmo de enxame de partículas no planejamento de caminho de robôs móveis [D]. Universidade de Ciência e Tecnologia de Wuhan, 2009.