遗传算法用于机器人路径规划的matlab代码

一种基于环境栅格地图的机器人路径规划方法，包括建模与仿真。基于环境栅格地 图的路径规划及路径优化算法，首先建立已知环境的矩形化栅格地图‚用分区算法实现地图建模。机器人沿着路径即可实现对已知环境区域的全覆盖‚并且使得机器人的运行路径最短。对于环境内存在的任意形状的障碍物‚此算法均可适用。仿真结果验证了该算法在路径规划中的可行性和有效性。利用拓扑图、加权值的深度优先搜索算法来优化所得到的路径并得到优化后的路径包括起点和终点 。通过对栅格地图的分区算法把整个环境的路径规划转换成分区的路径规划简化了路径规划问题。利用 ＧＶＧ图法建立分区内全覆盖路径‚并结合深度优先搜索算法 ＤＦＳ和 Ｄｉｊｋ-ｓｔｒａ算法优化运行路径‚大大提高了机器人的运行效率。由仿真实验可以看出‚笔者所述的全覆盖路径规划算法在已知环境信息区域中的遍历是非常有效的。

人工智人-家居设计-部分环境信息已知的智能机器人路径规划方法研究.pdf

障碍物可调节，速度，位置，形状等参数，实时动态避碰，真实可信。代码可直接运行，注释齐全易懂，放心购买

基于A*算法的机器人路径规划的MATLAB实现程序源代码，可自由选择地图和起始终止点。内容包括以下资源。 　　Maps 　　a_star.m 　　checkPath.m 　　feasiblePoint.m 　　heuristic.m 　　historic.m 　　README.md

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

一个使用粒子群优化（PSO）算法的机器人路径规划演示 效果展示：https://github.com/zegangYang/PSO_PathPlaningNew/blob/master/ui_image_1.png 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

提出了一种基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法. 该方法首先进行环境地图建模, 通过坐
标变换在路径的起点与终点之间建立新地图, 然后利用粒子群优化算法获得一条全局最优路径. 该方法模型简单, 算
法复杂度低, 收敛速度快, 而且模型不依赖于障碍物的形状. 仿真实验证实了该方法的有效性.

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划问题中存在的易陷入局部最优与收敛速度慢等问题，提出 一种改进的蚁群算法。首先根据起点到终点距离和地图参数构建全局优选区域，提高该区域内初始信息素浓 度，避免算法初期盲目搜素；其次利用局部分块优化策略分别对各个子区域进行寻优并更新区域内最优路径 信息素，增强局部搜索能力加快收敛速度；后对全局路径进行寻优，更新全局最优路径信息素。且在信息素 更新公式中引入信息素增强因子，加强最优路径信息素含量。应用反向学习优化信息素，改进状态选择概率， 提高算法寻优能力。实验结果表明，改进后的算法明显提高了收敛速度，同时寻优能力更强。

为了提高蚁群算法的路径寻优效果和搜索效率,提出一种改进的蚁群算法,用于移动机器人在栅格环境下的路径规划. 在标准蚁群算法中,蚂蚁的搜索方式一般是4方向4邻域或者8方向8邻域,在此基础上提出一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计2种启发信息的计算方法,通过实验分析两种计算方法的使用特点;在转移概率部分引入转移概率控制参数,通过调整转移概率控 制参数可以调控算法的搜索范围. 最后,在不同规模的栅格地图环境下,通过实验仿真验证所提算法的有效性.