✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、背景一校园清扫自动化需求增长随着校园规模的不断扩大以及对环境卫生要求的日益提高传统的人工清扫方式面临着效率低、劳动强度大等问题。引入校园清扫无人车实现自动化清扫成为一种趋势。无人车能够按照预设路径高效、准确地完成清扫任务不仅可以减轻环卫工人的工作负担还能提高清扫效率和质量为师生创造更整洁的校园环境。二路径规划的关键作用对于校园清扫无人车而言路径规划是其实现自动化清扫的核心技术之一。合理的路径规划可以使无人车在复杂的校园环境中避开障碍物以最短或最优的路径到达各个清扫区域提高清扫效率降低能耗。同时精准的路径规划有助于无人车适应校园内不同的场景如教学区、生活区、运动区等确保清扫工作的全面性和有序性。三传统路径规划方法的局限一些传统的路径规划算法如 Dijkstra 算法虽然能够找到全局最优路径但计算量较大在复杂环境下效率较低。而像贪心算法这类局部搜索算法虽然计算速度快但可能会陷入局部最优解无法保证找到的路径是全局最优的。因此需要一种既能保证路径质量又具有较高计算效率的算法A 星算法正是满足这一需求的有效选择。二、A 星算法原理一基本概念A 星算法是一种启发式搜索算法它结合了 Dijkstra 算法的广度优先搜索策略和贪心算法的启发式信息用于在图或网格中寻找从起点到目标点的最优路径。在 A 星算法中每个节点在校园清扫无人车路径规划场景下可看作是地图中的位置点都有两个重要的属性g(n)表示从起点到节点 n 的实际代价即已经走过的路径长度。例如若无人车从起点移动到当前节点经过了若干个网格g (n) 就是这些网格间移动距离的总和。h(n)称为启发函数用于估计从节点 n 到目标点的代价。在校园地图中可以通过计算当前节点与目标点之间的直线距离欧几里得距离或曼哈顿距离等来作为 h (n) 的估计值。启发函数的设计对 A 星算法的效率和性能至关重要它引导算法朝着目标点的方向进行搜索。f(n)综合了 g (n) 和 h (n)即 f (n) g (n) h (n)表示从起点经过节点 n 到目标点的总估计代价。算法在搜索过程中总是优先选择 f (n) 值最小的节点进行扩展。二搜索过程初始化将起点加入到一个开放列表Open List中这个列表存放待扩展的节点。起点的 g (n) 为 0根据启发函数计算出 h (n)进而得到 f (n)。节点扩展从开放列表中选择 f (n) 值最小的节点作为当前节点进行扩展。检查当前节点是否为目标节点如果是则找到了从起点到目标点的路径算法结束。否则获取当前节点的所有相邻节点。相邻节点处理对于每个相邻节点计算其 g (n) 值即当前节点的 g (n) 值加上从当前节点移动到该相邻节点的代价在网格地图中这个代价可能是相邻网格间的固定距离。然后根据启发函数计算 h (n)得到 f (n)。如果相邻节点不在开放列表也不在封闭列表Closed List存放已扩展过的节点中将其加入开放列表并记录其父节点为当前节点。如果相邻节点已在开放列表中比较通过当前路径到达该节点的 f (n) 值与之前记录的 f (n) 值。若新的 f (n) 值更小则更新该节点的父节点为当前节点并更新其 f (n)、g (n) 值。如果相邻节点已在封闭列表中且通过当前路径到达该节点的 f (n) 值更小则将其从封闭列表中移除加入开放列表并更新相关值。循环搜索重复步骤 2 和 3直到开放列表为空表示找不到从起点到目标点的路径或者找到目标点。路径生成当找到目标点后从目标点开始通过回溯父节点的方式生成从起点到目标点的最优路径。三在校园清扫无人车路径规划中的应用地图表示将校园地图抽象为一个网格图每个网格作为一个节点。根据校园内的实际情况标记出障碍物所在的网格这些网格不可通过。启发函数选择考虑到校园环境的特点选择曼哈顿距离作为启发函数 h (n) 的计算方式较为合适。曼哈顿距离是指在网格中从一个节点到另一个节点需要横向和纵向移动的网格数之和。这种距离计算方式能够较好地反映在校园网格地图中两点之间的实际移动代价引导无人车朝着目标点搜索。动态环境处理校园是一个动态环境可能会有临时的障碍物如施工区域、临时停放的车辆等。为了使无人车能够适应这种动态变化可以实时更新地图信息当检测到新的障碍物时重新进行路径规划。A 星算法由于其高效性和灵活性能够在一定程度上满足这种实时路径规划的需求。⛳️ 运行结果 部分代码%% 1. 仿真参数SIM_TIME 500;DT 0.1;MAP_SIZE 40;ROBOT_RADIUS 0.6;SAFE_DIST 1.5;SPEED 1.2;CLEAN_SPEED 0.7;GOAL_THRESH 0.8;START [2, 2];GOAL [38, 38];CLEAN_AREA [10,10, 25,20];Kp_angular 2.5;OBSTACLE_AVOID_KP 1.8;%% 2. 校园地图构建map zeros(MAP_SIZE, MAP_SIZE); 参考文献[1]武煜,张晖.人工势场下改进RRT^(*)的无人机多任务点三维路径规划算法[J].计算机应用, 2025, 45(S2):346-351.更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~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、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心