基于遗传算法GA和Clothoid曲线平滑的路径规划代码，适合无人机，无人船，无人驾驶汽车，移动机器人。 在真实环境下，读取高德地图，并且规划路径，可自行选择新地图和设定起点和终点。 请预先装好navigation toolbox，安装教学在main函数中。 路径优化，路径平滑 跑出来的结果如下图所示：

在智能载具领域，路径规划一直是核心问题，无论是无人机翱翔天际、无人船畅游江河，还是无人驾驶汽车行驶在道路上，又或是移动机器人穿梭于室内外环境，都需要高效精准的路径规划。今天咱们就聊聊基于遗传算法（GA）和Clothoid曲线平滑的路径规划，还会结合高德地图，在真实环境中实现这一规划。

准备工作 - 安装navigation toolbox

在开始编写路径规划代码之前，得先把 navigation toolbox 准备好。下面就是安装教学（放在 main 函数中只是为了方便讲解，实际可按需调整位置）：

function main()
    % 检查是否已安装navigation toolbox
    try
        ver('Navigation Toolbox');
        disp('Navigation Toolbox 已安装');
    catch
        % 如果未安装，前往MATLAB官方下载安装
        web('https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/70774-navigation-toolbox', '-browser');
        disp('请按照提示前往MATLAB官方下载安装Navigation Toolbox');
    end
end

上面这段代码简单地检查 navigation toolbox 是否已经安装在MATLAB环境中。如果已经安装，就会在命令行打印“Navigation Toolbox 已安装”；要是没安装，就会打开MATLAB官方的下载链接，方便你去下载安装。

基于遗传算法的路径规划

遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，逐步寻优。下面这段伪代码展示了其基本框架：

# 初始化种群
population = initialize_population(population_size, problem_size)
for generation in range(max_generations):
    # 计算适应度
    fitness_values = calculate_fitness(population, problem)
    # 选择
    new_population = selection(population, fitness_values)
    # 交叉
    new_population = crossover(new_population)
    # 变异
    new_population = mutation(new_population)
    population = new_population
best_solution = get_best_solution(population, fitness_values)

这里，initializepopulation 函数生成初始的个体集合，每个个体代表一条潜在的路径。calculatefitness 函数评估每个个体与问题目标的契合程度，越契合的个体，适应度越高。selection 操作依据适应度选择较优个体进入下一代，类似自然界的适者生存。crossover 模拟生物交配，交换两个个体的部分基因，生成新个体。mutation 以一定概率随机改变个体的某些基因，防止算法过早收敛。

结合高德地图读取与路径规划

在真实环境下使用高德地图来规划路径，需要调用高德地图的API。以Python为例，借助 requests 库来获取地图数据：

import requests

# 高德地图API密钥
key = 'your_api_key'
def get_map_data(start, end):
    url = f'https://restapi.amap.com/v3/direction/driving?origin={start}&destination={end}&key={key}'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print('获取地图数据失败')
        return None

上述代码定义了 getmapdata 函数，通过传入起点 start 和终点 end，向高德地图API发送请求获取驾车路径规划数据。如果请求成功（状态码为200），就返回解析后的JSON数据，否则打印错误信息。

Clothoid曲线平滑路径

路径规划出来后，往往需要平滑处理，让路径更符合实际运动需求。Clothoid曲线在这方面很有用。下面是一段简单的MATLAB代码实现对路径点的平滑：

% 假设path_points是规划好的路径点
path_points = [x_coords; y_coords];
num_points = size(path_points, 2);
% Clothoid曲线参数化
t = linspace(0, 1, num_points);
x_smooth = spline(t, path_points(1, :), t);
y_smooth = spline(t, path_points(2, :), t);

这段代码先假设 pathpoints 是规划好的路径点，然后通过 linspace 函数生成参数 t，再利用 spline 函数对路径点的横坐标和纵坐标分别进行样条插值，得到平滑后的路径坐标 xsmooth 和 y_smooth。

基于遗传算法GA和Clothoid曲线平滑的路径规划代码，适合无人机，无人船，无人驾驶汽车，移动机器人。 在真实环境下，读取高德地图，并且规划路径，可自行选择新地图和设定起点和终点。 请预先装好navigation toolbox，安装教学在main函数中。 路径优化，路径平滑 跑出来的结果如下图所示：

通过以上步骤，我们就实现了基于遗传算法和Clothoid曲线平滑的路径规划，并结合高德地图在真实环境下进行路径规划，为无人机、无人船、无人驾驶汽车和移动机器人等智能载具提供可行的路径规划方案。希望大家在实践中能不断优化，让这些智能载具的“出行”更加顺畅。