漯河市源汇区建设局网站,大型网站建设翻译英文,网站怎么做最省钱,微网站销售大家好#xff0c;我是带我去滑雪#xff01; 攀爬机器人是一种能够在复杂环境中自主移动和攀爬的具有广阔应用前景的智能机器人#xff0c;具有较强的应用潜力和广泛的研究价值。随着科技的不断发展#xff0c;攀爬机器人在许多领域中的应用越来越广泛#xff0c;例如建筑… 大家好我是带我去滑雪 攀爬机器人是一种能够在复杂环境中自主移动和攀爬的具有广阔应用前景的智能机器人具有较强的应用潜力和广泛的研究价值。随着科技的不断发展攀爬机器人在许多领域中的应用越来越广泛例如建筑物维护、救援任务、环境监测等其在复杂环境下的路径规划问题一直是学术界和工业界的关注焦点。在现实应用中攀爬机器人的自主移动和路径规划仍然面临很多挑战。因为攀爬机器人工作环境复杂、移动范围高度不确定传统的路径规划方法存在着计算复杂度高、搜索效率低等问题往往难以适应攀爬机器人的需求。所以研究如何有效地规划攀爬机器人的行驶路径已经成为了当前研究的热点问题。 自适应蚁群算法作为一种常用的优化算法具有并行计算能力、适应性强以及全局搜索的特性因而在解决路径规划的优化问题等方面广泛应用。本项目旨在基于自适应蚁群算法优化探索解决攀爬机器人路径规划问题的新方法。通过利用自适应蚁群算法的全局搜索能力和路径优化特性来提高全局路径规划的效率和质量为攀爬机器人的实际应用提供有效的路径规划解决方案。使用matlab软件进行模拟下面开始代码实战。 目录
1地图建模
2机器人建模
(3)自适应蚁群算法代码实现 1地图建模 栅格法建模是一种广泛应用于地理信息系统中的空间数据建模方法。由于采用其方法建模的分辨率高安全系数高信息清晰规划空间表达一致灵活性强易于存储和更新在编程中容易实现所以采用栅格法建立攀爬机器人的工作环境模型。下面绘制栅格划分图
function [map1] map1(type)% type1 简单栅格 2 复杂栅格
map_easy [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
map_comp [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 11 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 11 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 11 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 11 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 11 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 11 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 11 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 11 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 11 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 11 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 11 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 11 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 11 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 11 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1];if type1map1 map_easy;
elsemap1 map_comp;
end
输出结果 2机器人建模 攀爬机器人利用视觉传感器对工作环境的信息进行采集整理进行降维处理将三维空间的信息转化为二进制方阵进而在一个二维平面空间中找到一条从起始位置到目标位置的无重复无碰撞的最优解路径。出于对建模的有效性考虑假设攀爬机器人在二维空间中移动将攀爬机器人视作一个红色质点在二维空间内移动因此机器人的体积可忽略不计。工作空间内的障碍物可用黑体正方形进行表示。 (3)自适应蚁群算法代码实现 采用自适应蚁群算法在20×20的平面空间中寻找一条从起始位置S到目标位置T的最优路径在该机器人二维空间模型中存在着多个不移动的不规则障碍物。其中起始位置O的坐标为10,16目标位置E的坐标为4,2。算法的执行流程如下图所示 clc,clear
close all
rng(2)%% 构建简单/复杂环境栅格图
type 1; % 1 简单栅格 2 复杂栅格
map map(type);
map1 map;%% 画出栅格
[m,n] size(map);
figure(1)
for i1:mfor j1:nif map(i,j)0x1j; y1n-i;x2j; y2n-i1;
% if j-1~0
% map1(i,j-1) 0;
% endx3j-1; y3n-i1;if i1mmap1(i1,j) 0;endx4j-1; y4n-i;fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0,0,0]);hold onelsex1j; y1n-i;x2j; y2n-i1;x3j-1; y3n-i1;x4j-1; y4n-i;fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);hold onendend
end
axis([0,m,0,n])
grid on
grid minor
box on
set(gca,LineWidth,1)
map(:,:) map1(end:-1:1,:);%% 起始点/终点
Spoint [2,4];
Epoint [16,10];
Start sub2ind([m,n],Spoint(1),Spoint(2));% 下标转索引
End sub2ind([m,n],Epoint(1),Epoint(2));% 下标转索引%% 参数的设置
popsize 50; % 蚂蚁数目
maxiter 800; % 最大迭代次数
Rho 0.1; % 信息素挥发系数
Beta 5; % 启发式因子重要程度参数
Alpha 2; % 信息素重要程度参数
q0 0.9; % 偏向选择的阈值
Q1;
X size(map,1); % 问题的状态空间矩阵的行数
Y size(map,2); % 问题的状态空间矩阵的列数tauInit 1/((XY)*(X*Y)); % 初始化信息素的量
tauInfo tauInit .* ones(X*Y,8); % 8个节点 对于某个节点 其可选的下一个节点是其邻接节点 共8个upPheromone 500; % 信息素上限
lowPheromone tauInit; % 信息素下限bestSoFar_path_length inf; % 当前最优路径长度
bestSoFar_pathNode [];bestSoFar_PathNode cell(1,maxiter);
bestSoFar_PathLength zeros(1,maxiter);
best_dist [];%% 迭代
tic
for NC1:maxiterfor k1:popsizecurrentNode Start;pathInfo currentNode; % 记录一只蚂蚁的行驶路径的节点信息path_length 0; % 记录蚂蚁走过的路径长度distan []; % 距离矩阵availableNode findNextNodeSet(map,currentNode); %% 未经过禁忌表处理的可选节点nodeNumber size(availableNode,1);while(nodeNumber0currentNode~End)% 计算启发信息heuristicInfo compute_HeuristicInfo(End,map,availableNode);tauInfo_ tauInfo(currentNode,:);% 提取信息素% 启发信息和信息素的综合[info,availableNode_] CCP(...tauInfo_,heuristicInfo,pathInfo,availableNode,Alpha,Beta); % 经过禁忌表处理的可选节点nodeNumber size(availableNode_,1);% 如果无可选节点 就跳出循环if nodeNumber0breakendnextNode selectNextNode(info,availableNode_,q0);[xi,yi] ind2sub([m,n],currentNode);[x,y] ind2sub([m,n],nextNode);distanceCurrentAndNext sqrt( (x-xi)^2 (y-yi)^2 );distan [distan distanceCurrentAndNext];path_length path_length distanceCurrentAndNext;pathInfo [pathInfo,nextNode];%%% 判断下一节点集是否中存在目标点currentNode nextNode;availableNode findNextNodeSet(map,currentNode);nodeNumber size(availableNode,1);flag ismember(End,availableNode);if flag1nextNode End;pathInfo [pathInfo,nextNode];[xi,yi] ind2sub([m,n],currentNode);[x,y] ind2sub([m,n],nextNode);distanceCurrentAndNext sqrt( (x-xi)^2 (y-yi)^2 );distan [distan distanceCurrentAndNext];path_length path_length distanceCurrentAndNext;breakendend %end while% 更新路径if pathInfo(end) End bestSoFar_path_lengthpath_lengthbestSoFar_path_length path_length;bestSoFar_pathNode pathInfo;best_dist distan;end% 更新信息素for i1:size(pathInfo,2)-1currentCity pathInfo(1,i);nextCity pathInfo(1,i1);[xi,yi] ind2sub([m,n],currentCity);[x,y] ind2sub([m,n],nextCity);relativeIndex CCTRI(xi,yi,x,y);%第二点相对于第一个点的位置tau_1 tauInfo(currentCity,:);tau_1(1,relativeIndex) (1-Rho)*tau_1(1,relativeIndex) Q/distan(i);if tau_1(1,relativeIndex)lowPheromonetau_1(1,relativeIndex) lowPheromone;endtauInfo(currentCity,:) tau_1;endend bestSoFar_PathNode{1,NC} bestSoFar_pathNode;bestSoFar_PathLength(1,NC) bestSoFar_path_length;% 更新信息素for i1:size(bestSoFar_pathNode,2)-1currentCity bestSoFar_pathNode(1,i);nextCity bestSoFar_pathNode(1,i1);[xi,yi] ind2sub([m,n],currentCity);[x,y] ind2sub([m,n],nextCity);relativeIndex CCTRI(xi,yi,x,y);%第二点相对于第一个点的位置tau_1 tauInfo(currentCity,:);tau_1(1,relativeIndex) (1-Rho)*tau_1(1,relativeIndex) Q/best_dist(i);if tau_1(1,relativeIndex)lowPheromonetau_1(1,relativeIndex) lowPheromone;endtauInfo(currentCity,:) tau_1;end
end %end NCmaxtoc
clear currentNode distanceCurrentAndNext bad_pathNode flag heuristicInfo NC NCmax nextNode ...nodeNumber num_point path_length pathInfo info availableNode availableNode_ ...bestSoFar_path_length bestSoFar_pathLength bestSoFar_PathNode%% 绘制全局最优路径节点信息
the_end_path bestSoFar_pathNode;
the_end length(bestSoFar_PathLength);
length_shortest bestSoFar_PathLength(1,the_end);
len_ROUTS length(the_end_path);
Rx the_end_path;
Ry the_end_path;
for i1:len_ROUTS[Rx(i),Ry(i)] ind2sub([m,n],the_end_path(i));
end
plot(Ry,Rx,r-,lineWidth,2);% 画出最优路径图
title([Length of the global shortest road is ,num2str(length_shortest)])%% 绘制迭代图
figure(2)
plot(bestSoFar_PathLength,r-,lineWidth,2)
xlabel(迭代次数)
ylabel(适应度值)
title([进化过程 ])
输出轨迹路径图 输出算法迭代图 需要数据集的家人们可以去百度网盘永久有效获取
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