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⛄ 内容介绍
路径规划是机器人技术中的一个重要领域，它涉及到如何使机器人在给定环境中找到最佳的路径以完成特定任务。在过去的几十年中，许多路径规划算法已经被提出和应用，其中一种新兴的算法是基于白鲸优化的机器人路径规划算法。
白鲸优化算法是一种模拟鲸鱼觅食行为的智能优化算法。它模拟了鲸鱼在寻找食物时的行为，通过不断地调整自己的位置和速度来适应环境的变化。这种算法具有全局搜索能力和高效的收敛性，因此在路径规划领域具有很大的潜力。
基于白鲸优化的机器人路径规划算法的核心思想是将机器人的路径规划问题转化为一个优化问题。算法首先将机器人的运动空间划分为一个个离散的点，然后通过计算每个点的适应度来确定机器人的移动方向。适应度的计算基于机器人与目标点之间的距离以及机器人与障碍物之间的距离。通过不断地调整机器人的位置和速度，算法能够找到最佳的路径以避开障碍物并尽快到达目标点。
与传统的路径规划算法相比，基于白鲸优化的机器人路径规划算法具有以下优势。首先，它能够在复杂的环境中找到全局最优解，避免了传统算法中容易陷入局部最优解的问题。其次，算法具有较快的收敛速度，能够在短时间内找到较优的路径。此外，算法对初始条件的依赖性较低，能够适应不同的环境和任务需求。
然而，基于白鲸优化的机器人路径规划算法也存在一些挑战和限制。首先，算法的计算复杂度较高，特别是在处理大规模环境和复杂任务时。其次，算法对参数的选择较为敏感，需要经过一定的调试和优化才能达到较好的性能。此外，算法在处理动态环境中的路径规划问题时还存在一定的困难，需要进一步的改进和研究。
尽管基于白鲸优化的机器人路径规划算法还存在一些挑战，但它的潜力是巨大的。随着计算能力的提升和算法的不断优化，相信这种算法将在未来的机器人路径规划领域发挥越来越重要的作用。它将为机器人在复杂环境中的路径规划提供一种新的思路和方法，为实现机器人自主导航和智能决策打下坚实的基础。
总之，基于白鲸优化的机器人路径规划算法是一种新兴的路径规划算法，具有全局搜索能力和高效的收敛性。它能够在复杂环境中找到最佳路径，并具有较快的收敛速度。尽管算法还存在一些挑战和限制，但相信随着进一步的研究和优化，它将在机器人技术中发挥越来越重要的作用。
室内环境栅格法建模步骤
1.栅格粒大小的选取
栅格的大小是个关键因素，栅格选的小，环境分辨率较大，环境信息存储量大，决策速度慢。
栅格选的大，环境分辨率较小，环境信息存储量小，决策速度快，但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。
2.障碍物栅格确定
当机器人新进入一个环境时，它是不知道室内障碍物信息的，这就需要机器人能够遍历整个环境，检测障碍物的位置，并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值，并对相应的栅格值进行修改。自由栅格为不包含障碍物的栅格赋值为0，障碍物栅格为包含障碍物的栅格赋值为1.
3.未知环境的栅格地图的建立
通常把终点设置为一个不能到达的点，比如（-1，-1），同时机器人在寻路过程中遵循“下右上左”的原则，即机器人先向下行走，当机器人前方遇到障碍物时，机器人转向右走，遵循这样的规则，机器人最终可以搜索出所有的可行路径，并且机器人最终将返回起始点。
备注：在栅格地图上，有这么一条原则，障碍物的大小永远等于n个栅格的大小，不会出现半个栅格这样的情况。
目标函数设定
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⛄ 部分代码
function drawPath(path,G,flag)
%%%%
xGrid=size(G,2);
drawShanGe(G,flag)
hold on
set(gca,'XtickLabel','')
set(gca,'YtickLabel','')
L=size(path,1);
Sx=path(1,1)-0.5;
Sy=path(1,2)-0.5;
plot(Sx,Sy,'ro','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 起点
for i=1:L-1
plot([path(i,2) path(i+1,2)]-0.5,[path(i,1) path(i+1,1)]-0.5,'k-','LineWidth',1.5,'markersize',10)
hold on
end
Ex=path(end,1)-0.5;
Ey=path(end,2)-0.5;
plot(Ex,Ey,'gs','MarkerSize',5,'LineWidth',5); % 终点⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1] 张毅,刘杰.一种基于优化混合蚁群算法的机器人路径规划算法:CN201711121774.X[P].CN107917711A[2023-07-10].
[2] 吴宪祥,郭宝龙,王娟.基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法[J].机器人, 2009, 31(6):5.DOI:10.3321/j.issn:1002-0446.2009.06.013.
[3] 崔鼎,郝南海,郭阳宽.基于RRT*改进的路径规划算法[J].机床与液压, 2020(9).
