基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现) 5.88KB

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文件:chapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rar

资源介绍:

三维路径规划指在已知三维地图中，规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优，并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中，大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等，但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加，遗传算法和粒子群算法只是准三维规划算法。蚁群算法具有分布计算、群体智能等优势，在路径规划上具有很大潜力，在成功用于二维路径规划的同时也可用于三维路径规划，代码采用蚁群算法进行水下机器人三维路径规划。

clc clear h=[1800 2200 1900 2400 2300 2100 2500 2400 2700 2600 2900 1600 2000 2000 2600 2900 2000 2000 2500 2700 3000 2800 2100 1900 2000 1900 1700 2000 2000 2000 2000 2500 2900 1700 2000 2000 2000 1800 2000 2200 2000 2000 2000 2800 2200 1800 2000 3100 2300 2400 1800 3100 3200 2300 2000 1900 2100 2200 3000 2300 3000 3500 3100 2300 2600 2500 1700 1400 2300 2900 2400 2800 1800 3500 2600 2000 3200 2300 2500 2400 3100 3000 2600 3000 2300 3000 2500 2700 2000 2200 2100 2000 2200 3000 2300 2500 2400 2000 2300 2300 2200 2000 2300 2200 2200 2200 2500 2000 2800 2700 2000 2300 2500 2200 2200 2000 2300 2600 2000 2500 2000]; h=h-1400; [n,m]=size(h); for i=3:n+2 for j=3:n+2 H(i,j)=h(i-2,j-2); end end H(3:m+2,2)=(290*H(3:m+2,3)-366*H(3:m+2,4)+198*H(3:m+2,5)-38*H(3:m+2,6))/84; H(3:m+2,1)=(7211*H(3:m+2,3)-12813*H(3:m+2,4)+8403*H(3:m+2,5)-1919*H(3:m+2,6))/882; H(3:m+2,n+3)=-(21*H(3:m+2,n-1)-101*H(3:m+2,n)+177*H(3:m+2,n+1)-135*H(3:m+2,n+2))/38; H(3:m+2,n+4)=-(2079*H(3:m+2,n-1)-8403*H(3:m+2,n)+12013*H(3:m+2,n+1)-6411*H(3:m+2,n+2))/722; H(2,:)=(290*H(3,:)-366*H(4,:)+198*H(5,:)-38*H(6,:))/84; H(1,:)=(7211*H(3,:)-12813*H(4,:)+8403*H(5,:)-1919*H(6,:))/882; H(n+3,:)=-(21*H(n-1,:)-101*H(n,:)+177*H(n+1,:)-135*H(n+2,:))/38; H(n+4,:)=-(2079*H(n-1,:)-8403*H(n,:)+12013*H(n+1,:)-6411*H(n+2,:))/722; %二维四次卷积插值 [n,m]=size(h); D=[-21 59 -32 -48 61 -19 63 -261 386 -222 15 19 -63 366 -600 354 -57 0 21 -164 6 156 -19 0 0 0 240 0 0 0]; for i=1:10*(n-1) for j=1:10*(m-1) indexi=floor(i/10)+3; indexj=floor(j/10)+3; s=mod(i,10)*0.1; if j==100 indexj=indexj-1; end if i==100 indexi=indexi-1; end % if s==0 % indexi=indexi-1; % end t=mod(j,10)*0.1; % if t==0 % indexj=indexj-1; % end S=[s^4,s^3,s^2,s 1]; T=[t^4,t^3,t^2,t,1]; C=[H(indexi-2,indexj-2) H(indexi-2,indexj-1) H(indexi-2,indexj) H(indexi-2,indexj+1) H(indexi-2,indexj+2) H(indexi-2,indexj+3) H(indexi-1,indexj-2) H(indexi-1,indexj-1) H(indexi-1,indexj) H(indexi-1,indexj+1) H(indexi-1,indexj+2) H(indexi-1,indexj+3) H(indexi ,indexj-2) H(indexi ,indexj-1) H(indexi ,indexj) H(indexi ,indexj+1) H(indexi ,indexj+2) H(indexi ,indexj+3) H(indexi+1,indexj-2) H(indexi+1,indexj-1) H(indexi+1,indexj) H(indexi+1,indexj+1) H(indexi+1,indexj+2) H(indexi+1,indexj+3) H(indexi+2,indexj-2) H(indexi+2,indexj-1) H(indexi+2,indexj) H(indexi+2,indexj+1) H(indexi+2,indexj+2) H(indexi+2,indexj+3) H(indexi+3,indexj-2) H(indexi+3,indexj-1) H(indexi+3,indexj) H(indexi+3,indexj+1) H(indexi+3,indexj+2) H(indexi+3,indexj+3)]; HH(i,j)=S*D*C*D'*T'/57600; end end [n,m]=size(HH); x=1:n; y=1:m [xx,yy]=meshgrid(x,y); mesh(xx,yy,HH) xlabel('km') ylabel('km') zlabel('m') a =[ 50 600 65 600 50 600 40 600 30 800 30 600 35 800 35 600 35 800 25 800 30 1200 15 1200 20 1000 15 1000 30 1000 35 1200 35 1000 40 1000 30 1400 35 1600 40 1000]; b=[0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100]; hold on plot3(b',a(:,1)-2,a(:,2)+300,'-o','linewidth',2)

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