多机器人协同路径规划优完整详细示例代码,并绘制路径图以及时间收敛曲线图
时间: 2024-10-15 08:19:49 浏览: 19
多机器人协同路径规划通常涉及到复杂的优化算法,如遗传算法、A*搜索等,结合图形库如Matplotlib用于绘制路径和时间收敛曲线。由于这是编程领域的问题,我将提供一个简化的Python示例,假设我们正在处理一个二维环境中的两个机器人路径规划,使用基本的迪杰斯特拉算法作为基础。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
import numpy as np
from collections import defaultdict
from heapq import heappush, heappop
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后定义一个简单的机器人类,包含位置和目标点:
```python
class Robot:
def __init__(self, pos, target):
self.pos = pos
self.target = target
def dijkstra(graph, start, end):
distances = {node: float('inf') for node in graph}
distances[start] = 0
priority_queue = [(0, start)]
while priority_queue:
current_distance, current_node = heappop(priority_queue)
if current_distance > distances[current_node]:
continue
for neighbor, weight in graph[current_node].items():
distance = current_distance + weight
if distance < distances[neighbor]:
distances[neighbor] = distance
heappush(priority_queue, (distance, neighbor))
return distances[end]
```
为了实现路径规划和绘制路径,我们可以创建一个简单的迷宫地图,然后应用Dijkstra算法:
```python
# 创建一个4x4迷宫地图
maze = np.array([[0, 1, 1, 0], [1, 0, 0, 1], [1, 0, 0, 1], [0, 1, 1, 0]])
robots = [Robot((0, 0), (3, 3)), Robot((2, 2), (0, 0))] # 两个机器人初始位置和目标
# 初始状态下每个机器人的路径是一个空列表
paths = [[start] for start in robots]
for robot in robots:
# 对每个机器人,从起点开始规划路径
path = []
goal_path = dijkstra(maze, robot.pos, robot.target)
path.extend(goal_path.keys())
paths.append(path)
# 绘制路径
plt.plot(*zip(*maze.flat), 'k+', markersize=5)
for r in robots:
plt.plot(r.pos[0], r.pos[1], 'ro')
plt.plot(*zip(*paths[r.id]), '-r')
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Robots Path Planning")
plt.show()
# 时间收敛曲线图(这里简化,实际可能需要模拟每次迭代的时间)
time_convergence = [sum([dijkstra_time(robot.pos, r.target) for robot in robots]) for _ in range(100)] # 假设dijkstra_time函数返回单次计算时间
plt.figure()
plt.plot(range(len(time_convergence)), time_convergence)
plt.title("Time Convergence Curve")
plt.xlabel("Iteration")
plt.ylabel("Total Time")
plt.grid(True)
plt.show()
```
注意这只是一个非常基础的示例,实际应用中会涉及更复杂的状态空间搜索、通信模型和优化算法。对于大规模和实时协作的机器人系统,你可能会使用更专业的路径规划框架,例如OMPL或RRT等。此外,这个例子并未展示路径收敛的过程,真实情况下的收敛曲线可能需要通过模拟和实际运行来获取。
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