【技术实现步骤摘要】
无人驾驶路径规划领域，具体为涉及一种鹦鹉算法的路径规划应用方法
技术介绍
0、技术背景
1、路径规划是无人车导航及自动化系统中的一个关键技术环节，其目的是通过计算，一步步引导移动无人车在环境中自如地移动，避免障碍物并安全地到达目标位置。随着人工智能、传感器技术和计算能力的发展，路径规划在无人驾驶、无人机等多个领域得到了广泛应用。目前国内外有关路径规划的算法多种多样，包括a*算法、人工势场等传统算法，以及一系列智能优化算法,如粒子群算法、蚁群算法等。
2、鹦鹉算法是一种新兴的智能优化算法，受到了鹦鹉行为的启发。鹦鹉算法主要通过模拟鹦鹉之间的互动与协作来解决优化问题。与其他群体智能算法相比，如蚁群算法、粒子群优化等，鹦鹉算法在大量数据处理与复杂问题求解中展示出了良好的适应性与效能。它可适用于各类路径规划问题，包括但不限于移动机器人导航、无人机航线规划等。
3、本专利技术提供一种基于鹦鹉算法的路径规划方法,以用于通过该方法进行无人车的路径规划。
4、本专利技术的技术方案是：一种基于鹦鹉算法的路径规划方法，包括如下步骤
5、step1：采用栅格法对无人车的工作环境进行模拟建模；
6、step2：设置起始点s，终止点e，最大迭代次数maxiter，种群数量n，适应度函数fitness；
7、step3：输入起点位置信息以及终点位置信息，并随机生成栅格图g；
8、step4：根据生成的g对位置矩阵x进行预处理，得到当前全局最优适应度与全局最优位置
9、step5：将n只鹦鹉置于起始点s并开始搜索，对于每只鹦鹉均对其每一步进行概率选择，每一步分为四种行为选择：觅食，停留，交流，恐惧。选择之后根据所选行为进行位置参数与适应度参数的更新。
10、step6：判断鹦鹉是否到达目标点e:
11、若是,停止搜索,一次迭代结束；否则,继续按照step5的方法搜索直到找到目标点；
12、step7：在一次迭代结束,所有鹦鹉到达目标点e后,比较所有搜索到的路径长度,更新找到此次迭代的最优路径gbestx与最优适应度gbestf。
13、step8：判断当前迭代次数i是否到达最大迭代次数maxiter:若是,输出最优路径；否则,转到step5,直到i＝maxiter；算法结束。
14、所述觅食行为函数如下：
15、
16、
17、
18、其中：xi表示当前位置，表示下一步的位置。表示当前种群内的平均位置，levy(dim)表示levy分布，用于描述鹦鹉的飞行情况。xbest表示从初始化到当前搜索到的最佳位置，它也表示主人的当前位置。i表示当前迭代次数。(xi-xbest)·levy(dim)表示根据自己相对于主人的位置进行移动，表示观察整个种群的位置，以进一步确定食物的方向。在levy分布中，γ取1.5。
19、所述停留行为函数如下：
20、
21、其中：ones(1,dim)表示维度dim的全1向量，xbest·levy(dim)表示飞往主人的过程，rand(0,1)·ones(1,dim)表示随机停在主人身体某个部位的过程。
22、所述交流行为函数如下：
23、
24、其中：表示个体加入鹦鹉群体进行交流的过程，表示个体在交流后立即飞出的过程。在po中，假设这两种行为发生的概率相等，并使用当前种群的平均位置来象征群体的中心。
25、所述恐惧行为函数如下：
26、
27、其中：表示重新定向飞向主人的过程，表示远离陌生人的过程。
28、本专利技术的有益效果是：
29、一方面，本专利技术通过引入鹦鹉算法进行路径规划,通过鹦鹉算法准确有效的寻找到一条从起始点到目标点的无碰撞路径,解决了以往群智能算法的陷入局部最优以及所获结果不确定问题。本专利技术引入了levy分布来模拟鹦鹉的飞行情况，可以更有效地体现出鹦鹉在飞行过程中表现出的随机性和突发性，这意味着种群中的个体更有可能涵盖解空间的各个部分,而不会过于集中在某个局部区域，可以充分利用算法的全局搜索能力,帮助在解空间中更快地找到全局最优解并且防止陷入局部最优解。
30、另一方面，个体可以通过一定的概率来进行各种行为,而这个概率可以由调节概率分布来控制,以实现行为的灵活调节，进而实现不同的算法方式，即不同的种群习惯。
技术实现思路
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1.一种基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，其特征在于：所述方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，其特征在于:所述觅食行为函数如下：
3.根据权利要求1所述的基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，其特征在于:所述停留行为函数如下：
4.根据权利要求1所述的基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，其特征在于:所述交流行为函数如下：
5.根据权利要求1所述的基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，其特征在于:所述恐惧行为函数如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，其特征在于：所述方法步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，其特征在于:所述觅食行为函数如下：
3.根据权利要求1所述的基于鹦鹉算法的路径规划应用算法，...
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