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🔥 内容介绍
摘要
路径规划是机器人学中的一项基本任务，其目标是为机器人找到从起始位置到目标位置的最优路径。栅格法路径规划是一种广泛使用的路径规划方法，它将环境划分为网格单元，并使用启发式算法来搜索最优路径。本文提出了一种基于双向蚁群算法的机器人栅格法路径规划方法，该方法结合了蚁群算法的优势和栅格法路径规划的优点，有效地解决了机器人路径规划问题。
引言
机器人路径规划是机器人学中一项关键技术，其目的是为机器人找到从起始位置到目标位置的最优路径。栅格法路径规划是一种常用的路径规划方法，它将环境划分为网格单元，并使用启发式算法来搜索最优路径。然而，传统的栅格法路径规划方法存在计算量大、收敛速度慢等问题。
蚁群算法是一种受蚂蚁觅食行为启发的群体智能算法，具有鲁棒性强、自适应性好等优点。近年来，蚁群算法被广泛应用于路径规划领域，取得了良好的效果。
双向蚁群算法
双向蚁群算法是一种改进的蚁群算法，它同时从起始位置和目标位置释放蚂蚁，并让蚂蚁向相反方向搜索。双向蚁群算法通过信息交换机制，可以有效地缩小搜索范围，提高收敛速度。
基于双向蚁群算法的机器人栅格法路径规划
本文提出的基于双向蚁群算法的机器人栅格法路径规划方法，结合了蚁群算法的优势和栅格法路径规划的优点，有效地解决了机器人路径规划问题。该方法的具体步骤如下：
-
**环境建模：**将机器人所在环境划分为网格单元，并根据障碍物和目标位置等信息，构建环境模型。
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**蚂蚁释放：**同时从起始位置和目标位置释放蚂蚁，并让蚂蚁向相反方向搜索。
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**路径选择：**蚂蚁根据信息素浓度和启发式信息，选择下一个网格单元。
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**信息素更新：**蚂蚁在经过网格单元后，更新该网格单元的信息素浓度。
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**信息交换：**从起始位置释放的蚂蚁和从目标位置释放的蚂蚁在相遇后，交换信息，并更新各自的信息素浓度。
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**路径优化：**当蚂蚁找到目标位置后，根据蚂蚁留下的信息素浓度，优化路径，得到最优路径。
📣 部分代码
function modulator = getModulator(modType, sps, fs)%getModulator Modulation function selector% MOD = getModulator(TYPE,SPS,FS) returns the modulator function handle% MOD based on TYPE. SPS is the number of samples per symbol and FS is% the sample rate.switch modTypecase "BPSK"modulator = @(x)bpskModulator(x,sps);case "QPSK"modulator = @(x)qpskModulator(x,sps);case "8PSK"modulator = @(x)psk8Modulator(x,sps);case "16QAM"modulator = @(x)qam16Modulator(x,sps);case "64QAM"modulator = @(x)qam64Modulator(x,sps);case "GFSK"modulator = @(x)gfskModulator(x,sps);case "CPFSK"modulator = @(x)cpfskModulator(x,sps);case "PAM4"modulator = @(x)pam4Modulator(x,sps);case "B-FM"modulator = @(x)bfmModulator(x, fs);case "DSB-AM"modulator = @(x)dsbamModulator(x, fs);case "SSB-AM"modulator = @(x)ssbamModulator(x, fs);endendfunction src = getSource(modType, sps, spf, fs)%getSource Source selector for modulation types% SRC = getSource(TYPE,SPS,SPF,FS) returns the data source% for the modulation type TYPE, with the number of samples% per symbol SPS, the number of samples per frame SPF, and% the sampling frequency FS.switch modTypecase {"BPSK","GFSK","CPFSK"}M = 2;src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);case {"QPSK","PAM4"}M = 4;src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);case "8PSK"M = 8;src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);case "16QAM"M = 16;src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);case "64QAM"M = 64;src = @()randi([0 M-1],spf/sps,1);case {"B-FM","DSB-AM","SSB-AM"}src = @()getAudio(spf,fs);endend
⛳️ 运行结果
实验结果
为了验证本文提出的方法的有效性，进行了大量的仿真实验。实验结果表明，该方法在不同环境下都能有效地找到最优路径，并且收敛速度快，计算量小。
结论
本文提出了一种基于双向蚁群算法的机器人栅格法路径规划方法，该方法结合了蚁群算法的优势和栅格法路径规划的优点，有效地解决了机器人路径规划问题。该方法收敛速度快，计算量小，具有良好的鲁棒性和自适应性，在实际应用中具有广阔的前景。
🔗 参考文献
[1] 宋丹一.改进A*算法在钢铁企业安全巡检机器人路径规划的研究[D].辽宁科技大学[2024-02-18].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.262492.
[2] 申铉京,施英杰,黄永平,et al.基于双向蚁群算法的路径规划研究[J].哈尔滨工程大学学报, 2023, 44(5):865-875.
[3] 温瑞,李大伟,栾孝丰.基于蚁群算法的机器人路径规划[J].计算机与数字工程, 2012, 40(5):20-22.
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2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
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2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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4 无人机应用方面
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8 元胞自动机方面
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