基于蚁群算法的二维路径规划算法

基于遗传优化的三维路径规划算法输出收敛曲线和三维规划图，matlab2021a运行仿真 三维场景数据保存到excel中，通过matlab自动读取。 xyz = XYZ(id,:); tag = tag(id); alpha1 = 25; alpha2 = 25; beta1 = 20; beta2 = 25; theta = 30; delta = 0.001; m = min([alpha1,alpha2,beta1,beta2]); ds = m / delta; % 两次校正间的最大前进距离

适合路径规划相关科研工作者、无人驾驶工程师等学习。

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仿真代码，适合科研人员

使用蚁群算法对路径进行最优规划，并作图最优路径图。这里采用一个山区地势的数据建立地试图，然后进行最优路径规划！

实现二维平面内无人机的路径规划。在该平面内存在已知的障碍，势场法通过给终点添加引力，对障碍增加斥力，使得无人机能够顺利的避障并到达终点。通过对传统势场法的改进，避免了无人机容易陷入极值的问题，使搜索更易实现

Xo=[0,0];%起点位置 k=10;%计算引力需要的增益系数 K=0;%初始化 m=1;%计算斥力的增益系数，自己设定 d=2;%障碍影响距离，当障碍和车的距离大于这个距离时，斥力为0，即不受该障碍的影响,自己设定 n=10;%障碍个数 l=0.5;%步长 J=200;%循环迭代次数 X_target=[10,10]; X_obs=[1 1.5;3 3;4 4.5;3 6;6 2.5;5.5 7;8 8.5;9,9.5;10 5;7 6];%这个向量是n*2维，障碍的位置 X_robot=Xo;%X_robot是机器人的定位坐标,将车的起始坐标Xo赋给X_robt

【路径规划】基于遗传算法求解多中心vrp问题matlab源码

对应《ROS环境下利用cartographer以及move_base功能包实现差速小车在仿真环境中路径规划》

蚁群算法求解二维格栅问题效果尚可，小规模格栅地图不如A星算法，但是适用性强，某些地图使用A星算法得到的结果不如蚁群算法，可以尝试用其他方法进行优化。 蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。例如蚁群可以在不同的环境下，寻找最短到达食物源的路径。这是因为蚁群内的蚂蚁可以通过某种信息机制实现信息的传递。后又经进一步研究发现，蚂蚁会在其经过的路径上释放一种可以称之为“信息素”的物质，蚁群内的蚂蚁对“信息素”具有感知能力，它们会沿着“信息素”浓度较高路径行走，而每只路过的蚂蚁都会在路上留下“信息素”，这就形成一种类似正反馈的机制，这样经过一段时间后，整个蚁群就会沿着最短路径到达食物源了。