基于蚁群算法的三维路径规划解决方案（含MATLAB代码）

简介：
本研究提出了一种创新的三维路径规划方法，采用蚁群优化算法以提高效率和准确性，并提供了详细的MATLAB实现代码。 我们在之前的推文中讲解了蚁群算法的核心在于信息素的作用，并且已经将搜索空间离散为一系列的三维离散点，这些点是蚁群算法需要探索的目标节点。 假设我们用22个等间距切面沿着边AB把空间ABCD-A1B1C1D1进行分割。因为边AB长度为21公里，所以每个切面之间的距离为一公里。因此，在从起点(1, 10, 800)到终点(21, 8, 1200)寻找路径的过程中，实际上是在第2至第20的切面上查找另外的19个点。 那么这19个点是如何确定下来的呢？首先，并不是每个切面的所有离散点都会被考虑作为转移的目标。如果所有可能的位置都被纳入考量的话，会大大增加算法运行的时间成本。因此，在决定下一切面上需要考虑哪些离散节点时，我们需要根据上一个已知位置的坐标(x1, y1, z1)来缩小搜索范围。 具体来说，我们认为机器人在y轴和z轴方向上的移动受到一定限制：即机器人的y向位移范围为Δy，在z向上则有相应的活动空间。这一设定有助于我们更有效地筛选出每个切面上的候选点集。