【技術實現步驟摘要】
無人駕駛路徑規劃領域，具體為涉及一種鸚鵡算法的路徑規劃應用方法
技術介紹
0、技術背景
1、路徑規劃是無人車導航及自動化系統中的一個關鍵技術環節，其目的是通過計算，一步步引導移動無人車在環境中自如地移動，避免障礙物并安全地到達目標位置。隨著人工智能、傳感器技術和計算能力的發展，路徑規劃在無人駕駛、無人機等多個領域得到了廣泛應用。目前國內外有關路徑規劃的算法多種多樣，包括a*算法、人工勢場等傳統算法，以及一系列智能優化算法,如粒子群算法、蟻群算法等。
2、鸚鵡算法是一種新興的智能優化算法，受到了鸚鵡行為的啟發。鸚鵡算法主要通過模擬鸚鵡之間的互動與協作來解決優化問題。與其他群體智能算法相比，如蟻群算法、粒子群優化等，鸚鵡算法在大量數據處理與復雜問題求解中展示出了良好的適應性與效能。它可適用于各類路徑規劃問題，包括但不限于移動機器人導航、無人機航線規劃等。
3、本專利技術提供一種基于鸚鵡算法的路徑規劃方法,以用于通過該方法進行無人車的路徑規劃。
4、本專利技術的技術方案是：一種基于鸚鵡算法的路徑規劃方法，包括如下步驟
5、step1：采用柵格法對無人車的工作環境進行模擬建模；
6、step2：設置起始點s，終止點e，最大迭代次數maxiter，種群數量n，適應度函數fitness；
7、step3：輸入起點位置信息以及終點位置信息，并隨機生成柵格圖g；
8、step4：根據生成的g對位置矩陣x進行預處理，得到當前全局最優適應度與全局最優位置
9、step5：將n只鸚鵡置于起始點s并開始搜索，對于每只鸚鵡均對其每一步進行概率選擇，每一步分為四種行為選擇：覓食，停留，交流，恐懼。選擇之后根據所選行為進行位置參數與適應度參數的更新。
10、step6：判斷鸚鵡是否到達目標點e:
11、若是,停止搜索,一次迭代結束；否則,繼續按照step5的方法搜索直到找到目標點；
12、step7：在一次迭代結束,所有鸚鵡到達目標點e后,比較所有搜索到的路徑長度,更新找到此次迭代的最優路徑gbestx與最優適應度gbestf。
13、step8：判斷當前迭代次數i是否到達最大迭代次數maxiter:若是,輸出最優路徑；否則,轉到step5,直到i＝maxiter；算法結束。
14、所述覓食行為函數如下：
15、
16、
17、
18、其中：xi表示當前位置，表示下一步的位置。表示當前種群內的平均位置，levy(dim)表示levy分布，用于描述鸚鵡的飛行情況。xbest表示從初始化到當前搜索到的最佳位置，它也表示主人的當前位置。i表示當前迭代次數。(xi-xbest)·levy(dim)表示根據自己相對于主人的位置進行移動，表示觀察整個種群的位置，以進一步確定食物的方向。在levy分布中，γ取1.5。
19、所述停留行為函數如下：
20、
21、其中：ones(1,dim)表示維度dim的全1向量，xbest·levy(dim)表示飛往主人的過程，rand(0,1)·ones(1,dim)表示隨機停在主人身體某個部位的過程。
22、所述交流行為函數如下：
23、
24、其中：表示個體加入鸚鵡群體進行交流的過程，表示個體在交流后立即飛出的過程。在po中，假設這兩種行為發生的概率相等，并使用當前種群的平均位置來象征群體的中心。
25、所述恐懼行為函數如下：
26、
27、其中：表示重新定向飛向主人的過程，表示遠離陌生人的過程。
28、本專利技術的有益效果是：
29、一方面，本專利技術通過引入鸚鵡算法進行路徑規劃,通過鸚鵡算法準確有效的尋找到一條從起始點到目標點的無碰撞路徑,解決了以往群智能算法的陷入局部最優以及所獲結果不確定問題。本專利技術引入了levy分布來模擬鸚鵡的飛行情況，可以更有效地體現出鸚鵡在飛行過程中表現出的隨機性和突發性，這意味著種群中的個體更有可能涵蓋解空間的各個部分,而不會過于集中在某個局部區域，可以充分利用算法的全局搜索能力,幫助在解空間中更快地找到全局最優解并且防止陷入局部最優解。
30、另一方面，個體可以通過一定的概率來進行各種行為,而這個概率可以由調節概率分布來控制,以實現行為的靈活調節，進而實現不同的算法方式，即不同的種群習慣。
技術實現思路
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1.一種基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，其特征在于：所述方法步驟如下：
2.根據權利要求1所述的基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，其特征在于:所述覓食行為函數如下：
3.根據權利要求1所述的基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，其特征在于:所述停留行為函數如下：
4.根據權利要求1所述的基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，其特征在于:所述交流行為函數如下：
5.根據權利要求1所述的基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，其特征在于:所述恐懼行為函數如下：
【技術特征摘要】
1.一種基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，其特征在于：所述方法步驟如下：
2.根據權利要求1所述的基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，其特征在于:所述覓食行為函數如下：
3.根據權利要求1所述的基于鸚鵡算法的路徑規劃應用算法，...
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