研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟,搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换,协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人工蜂群算法解决了传统群智能算法存在的难题;加快了机器人路径规划求解速度,以较短时间找到最短机器人运动路径. ABC(Artificial BeesColony)算法最先由Basturk等人提出并应用于函数优化问题. 采蜜蜂采用贪婪准则，比较记忆中的最优解和邻域搜索解，当搜索解优于记忆最优解时，替换记忆解；反之，保持不变。在所有的采蜜蜂完成邻域搜索后，采蜜蜂跳摆尾舞与跟随蜂共享蜜源信息。跟随蜂根据蜜源信息以一定概率选择采蜜源，蜜量大的采蜜蜂吸引跟随蜂的概率大于蜜量小的采蜜蜂。同样，跟随蜂在采蜜源附近邻域搜索，采用贪婪准则，比较跟随蜂搜索解与原采蜜蜂的解，当搜索解优于原采蜜蜂的解时，替换原采蜜蜂的解，完

在分析基本算法不足的基础上，提出了机器人的路径规划方法，利用余弦曲线具有光滑、可微的特性，实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力，计算量非常小，具有较高的实用价值。

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通过输入两个点，能够实现找到最短路径。源代码能运行，简单易懂

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

利用matlab做的 rrt a* d* bi-rrt等多种路径规划设计，包含多种不同障碍图内的规划，可以规划时间、路径长度

基于改进遗传算法的路径规划MATLAB实现.pdf

针对煤矿井下巷道环境复杂,障碍物种类数量多的问题,利用生物学中内分泌系统的思想进行建模,运用栅格建模法,提出了利用人工内分泌算法进行路径规划的方法。在该模型中,加入了激素调节机制,通过实验证明,加入激素的内分泌模型具有更好地适应未知环境的能力。同时,将内分泌算法与以往的遗传算法进行比较,结果表明该模型更加有效。