蚂蚁机器人设计

基于蚁群算法的机器人路径规划MＡＴLAＢ源代码————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:基于蚁群算法的机器人路径规划MATＬＡB源代码基本思路是，使用离散化网格对带有障碍物的地图环境建模，将地图环境转化为邻接矩阵,最后使用蚁群算法寻找最短路径。

funｃtｉｏn [RＯＵＴES,PL,Ｔａu]＝ACASＰS(Ｇ,Ｔaｕ,Ｋ,Ｍ,S,E，Aｌpha,Bｅta，Rho,Ｑ）%％-------------------－-－-－------------－-------－－－--－-－--－------－-% ＡCAＳＰ.m%基于蚁群算法的机器人路径规划％GrｅenＳim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GrｅｅnSｉm团队主页→%% -－－----－-－－----－---－------－--－-－---－-－-----------－-----－－-－--－－％输入参数列表% Ｇ地形图为01矩阵,如果为1表示障碍物％Ｔａu 初始信息素矩阵(认为前面的觅食活动中有残留的信息素）％K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波)% M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个)% Ｓ起始点（最短路径的起始点)% Ｅ终止点(最短路径的目的点)％Alphａ表征信息素重要程度的参数% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%Rｈo 信息素蒸发系数% Q 信息素增加强度系数％％输出参数列表% RＯUＴＥＳ每一代的每一只蚂蚁的爬行路线%PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度％Tau 输出动态修正过的信息素%% ----－-－---－-－－－－－－-－变量初始化-－--－－-------－-－-－－---－----－-－----%ｌoaｄD=Ｇ２D(Ｇ);Ｎ=sizｅ（D,1);%Ｎ表示问题的规模(象素个数)MM=sｉzｅ(G,1);a=１;%小方格象素的边长Ｅx＝a*(mod(Ｅ，MM)－０.5);%终止点横坐标if Ｅx==-0.5Ｅx=MM-0．5;eｎdEy=a＊（MM+0.5－ceil(E/MM));％终止点纵坐标Eta=zeros（１,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数%下面构造启发式信息矩阵fｏr i=1:Nｉx=a*(mod(ｉ，MM）-0．５)；if ix==-0．5ix=MM-0.5;ｅnｄiy＝a*（MＭ+0．5-ceil(i/MM)）;iｆi~＝EEｔａ(1，ｉ)=１/((iｘ-Ex)^2+(iｙ-Ey）＾２)^０.5;ｅlｓeEta(1，i)＝1０0;endeｎdROＵTＥS＝cell（K,Ｍ);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线ＰL=zeros(Ｋ,Ｍ);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度%％－--------－-启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁------－－--－--------- ｆorｋ=１:Ｋ%diｓp(k);fｏｒm=1:M％% 第一步：状态初始化W=Ｓ;％当前节点初始化为起始点Path=S;％爬行路线初始化PLｋm=０;%爬行路线长度初始化ＴAＢUkm(S)=0;％已经在初始点了,因此要排除DD＝D；%邻接矩阵初始化%％第二步:下一步可以前往的节点ＤW=DD（W,:);DW1＝finｄ(DW<ｉnf）;ｆoｒj=1：length(DW１）ｉf TAＢUｋm(DW1(ｊ))==０enｄendLJD=ｆind(ＤW<ｉｎf）;%可选节点集Leｎ_ＬＪD=ｌeｎgｔｈ(LＪD);%可选节点的个数%% 觅食停止条件：蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同while W~=E&&Ｌeｎ_LJD>=1%%第三步：转轮赌法选择下一步怎么走PP=zｅros（1,Len_LJD);for i＝1:Lｅn_LJDendPＰ=PP/(ｓum(PＰ）);％建立概率分布Pcｕm=cumｓｕm（PP）;Sｅlｅcｔ＝find（Ｐcum＞=rａnd);to_vｉsit=ＬＪＤ(Seleｃｔ(1));%下一步将要前往的节点%% 第四步：状态更新和记录Path=[Path,to_visit］；%路径增加PLkm=PＬｋm+DD（Ｗ,tｏ_vｉsit）；%路径长度增加Ｗ=to＿viｓｉｔ;%蚂蚁移到下一个节点for kk＝1:Nif ＴABUkm(kｋ）==０DD（W,ｋｋ）＝inｆ;DD(kk,W)=inf;eｎｄenｄＴAＢUkm（Ｗ）＝0;％已访问过的节点从禁忌表中删除DＷ=ＤＤ(Ｗ,：);LJD=find（DW<inf）;%可选节点集Ｌen_LJD＝lenｇth(LＪＤ);%可选节点的个数end%% 第五步：记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度ROUＴES｛k,m}=Ｐaｔh；if Ｐaｔh(enｄ)==EPＬ(k,m)＝ＰLkm；elsePL（k，ｍ)=ｉnf;eｎdenｄ%% 第六步:更新信息素Ｄelｔa_Ｔau=zerｏs（Ｎ，N);%更新量初始化for m=1:MiｆPＬ(ｋ，m)<iｎfROＵT=ＲＯUＴES{k,m};TＳ=lｅngtｈ(ROＵT)-1;%跳数ＰL_ｋｍ=ＰL(k,m);for s=1:TＳx=ROUＴ(ｓ);y=ＲOUT(s+1）；Dｅｌtａ_Tａu(x,y）=Dｅlta_Tau（x，y）+Q/ＰL_km;Ｄｅlta＿Tau(y,ｘ)＝Ｄeｌta_Ｔau(ｙ,x)＋Ｑ／PL＿km；endeｎdｅndTau=(1-Rho).*Taｕ+Delｔa＿Tａu;％信息素挥发一部分，新增加一部分ｅｎd%% －---－－-------－－----－---－-－－绘图--－--－－－----－-----－-------－---－－ｐlotif=0;%是否绘图的控制参数if plotif＝=１%绘收敛曲线meａnPＬ=zeros(1，K）;mｉnPL=zerｏｓ(1,K);for i＝1:KPLK=PL（ｉ,:）;Noｎzｅro＝ｆinｄ(ＰLＫ<inｆ)；PLKＰLＫ=PLK(Nonzeｒo）;meａｎPL(i）＝ｍean(PＬKPLK);miｎＰL(i)=ｍin(PＬKPLK)；eｎdfｉｇure（1)pｌｏt(mｉｎPL);ｈold onｐｌot(meaｎPＬ）;grid onｔｉtle('收敛曲线(平均路径长度和最小路径长度）');xｌａｂel('迭代次数');ylaｂel（'路径长度＇）；%绘爬行图fｉｇuｒe(2)axis([0,MM,０,ＭM])forｉ=1:ＭMfor j=1：ＭMｉｆG(i，j）==1x1=j-1；y1=MＭ－ｉ;x2=j;ｙ２=MM-ｉ；ｘ3=j;y3=MM-i+1;ｘ4=j-1;ｙ4＝MＭ-i+１;fｉlｌ([x1,x２,ｘ3,x4]，[y1,y2，y3,y4],［０.2，０．2，０.2］）;hoｌd ｏnｅlsex１=j－1;y1=ＭM－i;x2＝j；y２=ＭM－i;ｘ３=ｊ；y3=MM－i+1;x4=j－1;y4=MM－i＋1;fill（[x１,x2,x3,ｘ4],[ｙ1,y２,y3,ｙ４],[1,1,1])；hold oｎendｅndeｎdhｏld ｏnROUＴ=ＲOUＴＥＳ｛Ｋ,M};Ｒx＝ROUT;Ｒy=ROUT;foｒii＝1：LENRＯＵTRｘ(iｉ)=a*(mod（ＲOUT(ii)，MM）-０.５）;if Rx(ii)＝=－0.5Rx(ii）=ＭM-0.5；enｄＲy(ｉi）＝ａ*（MM+0.5-ｃeiｌ(ROUT(ｉi）/MM））;enｄｐlｏt(Rｘ,Ｒy）endpｌotｉf2=0;%绘各代蚂蚁爬行图if pｌotif２=＝1ｆigｕre（3）axis([0,MM,0,MM]）for i=1:MＭｆｏr j=1:ＭMｉf G(ｉ，j)==１ｘ1=ｊ-１;ｙ１＝MM-i;x2＝j；ｙ2=MM-i;x4=ｊ-1;y4=MM-i+１;fill([ｘ1,x２，x3，x4]，[y1，y２,y３,y4]，[0.2,0.２,０.2])；ｈold ｏneｌｓex1=ｊ-1;y1=MＭ－ｉ；x2＝ｊ；y2=MM－i;x3=j;ｙ３=MM-i+1;x４=j-１;ｙ4=MＭ-i+１;fill([ｘ1，x2,ｘ3,ｘ4],［y1,y２,ｙ3，y４],［1，１，1]);hｏld onｅndeｎｄeｎｄfｏｒｋ=1：ＫPLK=ＰL(ｋ,：）;mｉnＰLK=mｉｎ(PＬK);ｐos=fiｎｄ(PLK==minPLK）；m=ｐos（1);ＲOUT=ROＵTＥS{k,ｍ};LＥNROUＴ＝lｅngｔh（ROUＴ);Rx=ROUＴ;Ｒy＝RＯUT;ｆor iｉ=1:ＬＥNRＯＵTRx（iｉ)=a*(moｄ(RＯUT（ii)，ＭＭ)-0．5);if Rx(ｉi)==-0．5Rx(ii）=MM-0.5;enｄRy(ii）=ａ*(MM+0.5-ceｉl(RＯUT(ｉｉ)／MＭ)）;enｄplot（Rｘ,Rｙ)hold oｎenｄend源代码运行结果展示。

智能农业机器人的设计与实现毕业设计智能农业机器人的设计与实现是一项创新的毕业设计项目。

本文将通过详细论述智能农业机器人的设计和实现过程，以展示该项目的具体内容和技术要点。

一、引言智能农业机器人是为了提高农业生产效率和减轻农业劳动强度而研发的一种先进技术。

本项目旨在设计和实现一款具备自主导航、作物识别、灌溉施肥、病虫害诊断等功能的智能农业机器人，以帮助农民提高农作物的产量和质量。

二、智能农业机器人的设计1. 系统架构设计智能农业机器人的系统架构由感知、决策和执行三个模块组成。

感知模块利用传感器实时获取土壤湿度、气象信息等农场环境参数；决策模块基于机器学习和图像处理算法，对作物的生长状态和病虫害情况进行分析与判断；执行模块通过操控机械臂、喷洒装置等实现对农作物的水肥管理、病虫害防治等操作。

2. 自主导航设计智能农业机器人采用激光雷达和视觉相机等传感器，结合SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）算法实现自主导航功能。

机器人通过实时感知周围环境，建立环境地图并实时更新位置，确保机器人在农田中准确自主导航。

3. 作物识别设计基于深度学习算法，通过对作物图像数据的训练，设计作物识别模块。

该模块能够准确地识别不同农作物的生长状况和颗粒数量，并为后续的水肥管理和病虫害诊断提供数据支持。

4. 灌溉施肥设计根据作物的需水需肥量和土壤湿度、养分含量等信息，通过控制喷洒装置实现灌溉施肥操作。

结合PID（Proportional-Integral-Derivative）控制算法，智能农业机器人能够自动调节灌溉水量和肥料浓度，以满足不同作物的需求。

5. 病虫害诊断设计利用图像处理算法，智能农业机器人能够对农作物叶片、果实等进行检测和分析，实现病虫害的快速诊断。

通过与预设模型的对比，机器人可以准确判断病虫害的种类和程度，并给出相应的防治建议。

三、智能农业机器人的实现1. 硬件平台选择与搭建智能农业机器人的硬件平台包括底盘、导航传感器、执行器件等。

蚂蚁机器人设计灵感来源：蚂蚁是人们常见的一类昆虫，很容易识别。

蚂蚁在运动时具有较高的机动性和灵活性，能够较轻易地完成行走、奔跑、越障、攀爬等动作，且身体结构相对简单，容易模仿。

蚂蚁结构及原理：蚂蚁的身体分为头、胸、腹三部分，胸部有6足，体壁薄且有弹性，有膜翅，硬而易碎。

头部有触角，其作用之一是可以探明周围的环境，例如遇到障碍物时，通过触角可以感知其大小、形状、硬度等方面的情况，同类也是通过触碰触角来传递信息。

胸部六足中前足的距大，梳状，为净角器（清理触角用），蚂蚁肢体上的骨头长在肌肉外面，具有很强的硬度和韧性，适于完成行走、搬运等功能。

各足均为3个主关节组成，空间自由度大，可以灵活转向、越障、调整身体姿态等。

足尖具有较为特殊的结构（如图所示）：可以完成攀爬较为粗糙的物体如树皮、岩石等。

腹部第1节或1、2节呈结状。

设计用途：蚂蚁机器人可完成多项基本机器人功能，如搬运物体、智能识别、信息传递、空间位移等，由于具有小巧、灵活等特点，蚂蚁机器人亦可完成普通机器人不能完成的任务，如搜索、排查故障、甚至军事侦查、窃听等，可应用在地震救灾、极端环境探测、娱乐服务、航天航空和军事等领域。

结构设计：蚂蚁机器人身体结构设计主要采用“关节式”结构设计，即将全身各主要部分设计为各个独立的关节，每个关节都有部分相对独立的功能，关节与关节之间通过传动装置及控制装置连接，以增强整体的灵活性与机动性。

下面介绍各主要关节的特点及功能：1.头部关节：此关节主要包含用于实际的探测传感装置。

眼部设计为光线传感装置，可感受外界光线变化，获得相应信息，传递给主芯片处理；头部可加一对“天线触角”，用于与控制人员交换信息。

模仿蚂蚁安装两颚，呈钳钩式，用于简单的搬运等。

2.胸部关节：此关节主要包括主控制芯片及外部六足结构。

主控制芯片安装在“胸腔”内部，用于机器人各部位的主要控制；胸部关节两侧各安装三个足式机构，用于完成行走、奔跑、转向、越障、低要求攀爬等运动功能。

机器人设计方案引言机器人技术在近年来得到了快速发展，其应用范围也越来越广泛。

从工业自动化到家庭服务，机器人已经成为了人们生活的重要组成部分。

本文将介绍一个基于人工智能的机器人设计方案，该方案将结合机械结构、感知模块、控制系统和智能算法，实现机器人的自主导航、环境感知和任务执行等功能。

机器人硬件设计为了实现机器人的各项功能，我们将设计一个具有灵活机械结构的机器人。

机器人的主体结构由铝合金材料制成，轻便且具有足够的强度和刚度。

机器人配备多个自由度的关节和末端执行器，以实现复杂的运动和操作。

机器人的传感器模块包括摄像头、激光雷达、红外传感器等。

摄像头用于图像采集和视觉感知，激光雷达则可以提供环境的距离测量和三维重构。

红外传感器可用于检测障碍物，并在遇到障碍物时触发机器人的避障行为。

机器人还配备有用于获取环境信息的传感器模块，如温度传感器、气体传感器和声音传感器等。

这些传感器将通过物联网技术将环境信息传输到机器人的中央处理单元，以便机器人做出相应的反应。

机器人软件设计机器人软件设计包括机器人的控制系统和智能算法的开发。

控制系统将负责机器人的运动和操作，包括姿态控制、轨迹规划和动作执行等。

同时，控制系统还需要与传感器模块进行数据通信，获取环境信息和感知结果，并进行相应的决策。

智能算法则是机器人实现自主导航和任务执行的关键。

在机器人的自主导航中，我们将采用基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的算法，通过融合激光雷达和摄像头的数据，完成对环境的建模和机器人自身位置的估计。

同时，我们还将应用路径规划和避障算法，以实现机器人的安全导航和自动路径规划。

在任务执行方面，我们将开发机器人的语音识别和自然语言处理模块，以实现与人的良好交互。

通过语音指令，机器人能够理解用户的需求并执行相应的动作，例如拿取物品、送达物品等。

机器人应用场景基于上述设计方案，我们可以将机器人应用于多个场景，如：家庭服务机器人可以协助家庭成员进行家务劳动，如扫地、抹地、洗碗等。

MATLAB 实现基于蚁群算法的机器人路径规划1、问题描述移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。

它要求机器人依据某个或某些优化原则（如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等），在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。

机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。

2 算法理论蚁群算法（Ant Colony Algorithm ，ACA ），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。

该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。

但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。

Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS ），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。

次年Dorigo 博士给出改进模型（ACS ），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。

Stützle 与Hoos 给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS ），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。

蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。

蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。

这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。

经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。