基于优化的双机器人路径规划算法_两个机器人必须要经过某些固定的点,且不能碰撞的最优路径规划

基于优化的双机器人路径规划算法

机器人的路径规划一直是机器人研究领域中的核心问题之一，特别是在双机器人系统中。为了提高双机器人系统中的效率和安全性，本文提出了一种基于精英粒子群算法的双机器人路径规划算法。

首先，我们需要定义机器人的运动模型。这里我们采用机器人的Dubins曲线模型，Dubins曲线是一种具有最小转弯半径的光滑路径，适用于无人机等非完整运动的系统。然后，我们将问题转化为一个多目标优化问题：最小化机器人的路径长度和碰撞风险。

接下来，我们使用精英粒子群算法来解决这个多目标优化问题。精英粒子群算法是一种改进的粒子群算法，它使用精英粒子来引导整个种群的搜索方向，以使得种群能够快速地收敛到全局最优解。

代码实现部分，我们使用Matlab实现了该算法。我们首先定义了机器人的启发式函数，即评估机器人在当前状态下的性能指标。然后，我们使用精英粒子群算法来搜索潜在的最优状态，最终得到机器人的优化路径。

代码实现如下：

function [p1_opt, p2_opt] = dual_robot_path_planning(p1_init, p1_goal, p2_init, p2_goal, obs)

% Define motion model
model = 'Dubins';

% Define optimization problem
problem.func = @multi_obj_func;
problem.nvars = 8;
problem.lb = [-10,-10,-pi,-10,-10,-pi,-10,-10];
problem.ub = [10,10,pi,10,10,pi,10,10];

% Define particle swarm optimization parameters
options.PopulationSize = 10
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