【源码】基于信息素的多机器人路径规划系统

项目简介

本项目实现了一个基于信息素的多机器人路径规划系统，可模拟机器人在复杂迷宫环境下的路径规划、任务分配以及避障操作。借助信息素引导，机器人能学习并优化路径选择，高效完成任务。

项目的主要特性和功能

1. 环境配置与机器人初始化：可通过配置文件初始化环境参数，创建机器人Agent实例，并设定其初始位置和状态。
2. 寻路算法：采用A*算法或其他启发式搜索算法为机器人寻找初始路径。
3. 任务分配与路径规划：利用聚类算法为机器人分配任务目标，规划每个机器人到达所有目标的最短路径。
4. 冲突检测与处理：检测机器人路径冲突，通过插入合法状态处理冲突，确保路径无冲突。
5. 结果展示与记录：显示最终路径结果，将信息素、路径及目标分配情况保存到文件。
6. 可视化与调试：提供可视化工具，便于开发者理解和调试机器人行为及决策过程。

安装使用步骤

环境配置

• 确保已安装Python 3.x。
• 安装所需的Python库：numpy、configparser、matplotlib等。

配置文件设置

根据需求修改Config.py中的配置文件，设置地图参数、机器人数量等。

生成地图

运行CreatMap.py生成测试用地图，并保存到MapConfig文件夹中。

启动仿真训练

• 运行Runthis.py启动仿真训练程序。
• 可选：运行muiti_Thread_edition.py测试多线程效果。

执行实际任务

运行DoRealTarfet.py仿真执行实际任务，观察机器人的路径规划和避障行为。

查看结果

• 查看生成的dislist.data、Phermenon.data、Route.data文件，了解目标分配、信息素分布和路径规划结果。
• 使用Env.py中的可视化工具查看机器人的动态行为。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】