想要基于栅格法的蚁群算法移动机器人的路径规划的matlab代码

以下是基于栅格法的蚁群算法移动机器人的路径规划的MATLAB代码。其中，起点坐标为(1,1)，终点坐标为(10,10)，栅格大小为1，机器人半径为1。

clc;clear;
% 初始化地图
map = zeros(10); % 10x10的地图
map(3:7,3:7) = 1; % 障碍物
start = [1,1]; % 起点
goal = [10,10]; % 终点
step = 1; % 栅格大小
robot_radius = 1; % 机器人半径
[rows,cols] = size(map);

% 初始化蚂蚁群
ant_num = 10; % 蚂蚁数量
alpha = 1; % 蚂蚁信息素启发因子
beta = 2; % 蚂蚁距离启发因子
rho = 0.5; % 信息素挥发因子
Q = 10; % 信息素增加强度因子
ant = repmat(struct('tour',[],'length',[]),ant_num,1);
best_ant = struct('tour',[],'length',Inf);

% 计算每个栅格的信息素浓度
pheromone = ones(rows,cols);
for i = 1:rows
    for j = 1:cols
        if map(i,j) == 1
            pheromone(i,j) = 0;
        end
    end
end

% 迭代搜索
iter_num = 200; % 迭代次数
for iter = 1:iter_num
    % 每只蚂蚁进行路径规划
    for k = 1:ant_num
        % 初始化蚂蚁位置和路径
        ant(k).tour = start;
        ant(k).length = 0;
        pos = start;
        % 搜索路径直到到达终点
        while ~isequal(pos,goal)
            % 计算周围可行的栅格
            neighbor = [];
            for i = pos(1)-robot_radius:pos(1)+robot_radius
                for j = pos(2)-robot_radius:pos(2)+robot_radius
                    if i>=1 && i<=rows && j>=1 && j<=cols && map(i,j)==0
                        neighbor = [neighbor;[i,j]];
                    end
                end
            end
            % 计算每个可行栅格的选择概率
            prob = [];
            for i = 1:size(neighbor,1)
                if ismember(neighbor(i,:),ant(k).tour,'rows')
                    prob = [prob;0];
                else
                    prob = [prob;pheromone(neighbor(i,1),neighbor(i,2))^alpha*(1/norm(neighbor(i,:)-pos))^beta];
                end
            end
            prob = prob/sum(prob);
            % 选择下一个栅格
            next_pos = neighbor(find(rand<cumsum(prob),1),:);
            ant(k).tour = [ant(k).tour;next_pos];
            ant(k).length = ant(k).length + norm(next_pos-pos);
            pos = next_pos;
        end
        % 更新最优路径
        if ant(k).length<best_ant.length
            best_ant.tour = ant(k).tour;
            best_ant.length = ant(k).length;
        end
    end
    % 更新信息素浓度
    delta_pheromone = zeros(rows,cols);
    for k = 1:ant_num
        tour = ant(k).tour;
        for i = 1:size(tour,1)-1
            delta_pheromone(tour(i,1),tour(i,2)) = delta_pheromone(tour(i,1),tour(i,2)) + Q/ant(k).length;
        end
    end
    pheromone = (1-rho)*pheromone + delta_pheromone;
end

% 显示路径规划结果
figure(1);
clf;
hold on;
imagesc(map');
colormap(gray);
plot(start(2),start(1),'ro','MarkerSize',10,'LineWidth',2);
plot(goal(2),goal(1),'go','MarkerSize',10,'LineWidth',2);
for i = 1:size(best_ant.tour,1)-1
    plot([best_ant.tour(i,2),best_ant.tour(i+1,2)],[best_ant.tour(i,1),best_ant.tour(i+1,1)],'r-','LineWidth',2);
end
axis equal;
axis off;

运行代码后，会显示路径规划的结果，如下图所示：