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题名基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划
被引量：11
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作者
任红格
胡鸿长
史涛
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机构
华北理工大学电气工程学院
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出处
《现代电子技术》
2021年第20期182-186,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61203343)
河北省自然科学基金项目(F2018209289)。
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文摘
针对动态环境下移动机器人路径规划问题,提出一种全局路径规划与局部路径规划相结合的二次规划方法。首先基于静态环境先验知识提出一种改进蚁群算法。在基本蚁群算法的基础上,修改蚂蚁路径搜索策略来跳出部分特殊形状障碍物;修改基本蚁群算法概率选择公式中的启发函数,将目标节点信息加入启发函数中,加速算法收敛;修改基本蚁群算法概率选择公式中的挥发系数,将时间和空间信息加入挥发系数中,提高算法的自适应性。在规划过程中,通过分析动态障碍物运动情况,针对障碍物不同运动状态提出相应的避碰策略。仿真实验表明,所提算法优于基本蚁群算法,而且能够有效实现机器人在动态环境中的避障目标,获得无碰最优或次优路径。
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关键词
移动机器人
路径规划
动态环境
蚁群算法
启发函数修改
机器人避障
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Keywords
mobile robot
path planning
dynamic environment
ant colony algorithm
heuristic function correction
robot obstacle avoidance
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分类号
TN820.4-34
[电子电信—信息与通信工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划
被引量：9
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作者
任红格
胡鸿长
史涛
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机构
天津城建大学控制与机械工程学院
华北理工大学电气工程学院
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出处
《华北理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第2期102-109,共8页
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基金
河北省自然科学基金项目(F2018209289)。
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文摘
针对当前传统蚁群算法应用移动机器人全局路径规划中存在搜索效率低下,收敛速度慢,容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进蚁群算法。改进的算法修改了传统的蚂蚁路径搜索策略,并将地图目标点信息加入启发函数中,同时基于算法时间信息和地图空间信息来更新信息激素。实验结果表明,在复杂环境中,改进蚁群算法相对于传统蚁群算法不仅能规划出更优的路径,而且收敛速度也更快。
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关键词
全局路径规划
蚁群算法
改进路径搜索策略
时空信息交互
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Keywords
global path planning
ant colony algorithm
improved path search strategy
spatio-temporal information interaction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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