一种蚂蚁遗传融合的机器人路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,本文研究一种全新的蚂蚁算法与遗传算法融合的机器人路径规划算法.该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径.计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障.     

微粒群与蚂蚁融合的机器人路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,研究了一类全新的微粒群与蚂蚁算法融合的机器人路径规划算法。该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行搜索得到全局导航路径,然后用微粒群算法局部调节导航路径上的路径点,得到更优路径。计算机仿真实验表明,即使在蚂蚁算法得到的导航路径不佳的情况下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

一种蚂蚁粒子群融合的机器人路径规划新算法

研究了一种全新的蚂蚁粒子群融合的机器人路径规划算法。该方法首先用链接图建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用粒子群算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径。计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用该算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障。     

基于遗传算法的AS-R移动机器人路径规划研究

将遗传算法应用于机器人的全局路径规划,并在AS-R移动机器人上进行了实验研究.首先用栅格法对机器人的工作环境进行划分,得到机器人的环境模型;其次采用遗传算法进行路径搜索,并引入多种遗传算子,增强了算法的实用性.在AS-R机器人上采用VC开发,并在5×5的栅格环境中进行路径规划研究.实验结果表明,遗传算法结合栅格环境对移动机器人进行路径规划,具有简单且通用的效果,所得的折线路径也更适合于机器人进行轨迹跟踪.     

基于JPS策略的ACS移动机器人全局路径规划

针对蚁群系统（ACS）算法收敛速度慢、易陷入局部最优、路径转折点数量过多等问题,提出了一种基于跳点搜索（JPS）策略的ACS全局路径规划算法．该算法在迭代前加入一只特殊蚂蚁,利用方向因子引导该蚂蚁始终朝着目标方向前进,并查询是否存在最简路径;在蚂蚁查询下一个节点时,利用JPS算法思想舍去大部分不需要计算的节点．最后,为验证该方法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真实验,仿真结果表明,改进的ACS算法相比于ACS算法,收敛速度加快、收敛时间缩短,且路径更优．最后将算法应用到实际的基于机器人操作系统（ROS）的移动机器人导航实验中,实验结果表明,改进的ACS算法能够有效地解决移动机器人全局路径规划问题,且能明显提升机器人全局路径规划的效率．     

复杂环境下多种群蚂蚁机器人路径规划新算法

依据真实蚂蚁具有自动分流功能这一研究成果,提出了一种全新的机器人路径规划蚂蚁算法.该方法首先用栅格法对机器人运动环境进行建模,在此基础上,两组蚂蚁进行相向搜索,每组蚂蚁都含少量分流蚂蚁,分流蚂蚁选择信息素较少的路径行走,从而增强了搜索多样性.计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,用该算法也可以较迅速地规划出一条全局优化的路径.     

全局环境未知时机器人导航和避障的一种新方法

研究了全局环境未知情况下的移动机器人实时导航问题．将栅格法描述环境与基于滚动窗口的路径规划相结合，提出了一种新的移动机器人导航方法．将超声传感阵列探测到的环境信息以基于栅格的概率值进行表示，利用不确定性证据推理对其进行数据融合，得到机器人的局部环境信息；在此基础上，采用基于滚动窗口的方法进行机器人路径规划，实现机器人的实时导航．仿真与实验结果表明了该方法的有效性．     

移动机器人路径规划的仿真研究

研究移动机器人路径优化问题,由于移动机器人寻优中存在定位稳定性和避障准确性问题,机器人路径规划不仅找到一条无碰撞、安全的移动机器人路径,而且要求路径尽可能最短。传统单一栅格法和遗传算法搜索最优路径效率低,难以全局最优路径。为了获得机器人全局最优路径,提出一种栅格法和混沌遗传算法相融合的移动机器人路径规划方法。首先采用栅格法对移动路径进行规划,作为遗传算法的初始种群,采用遗传算法进一步寻找最优路径。最后对移动机器人路径规划进行仿真,结果表明,混合算法可以很好地避免障碍物,快速找到一条机器人最优移动路径,十分适合于复杂环境路径规划。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法

针对机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型,并基于人工势场建立启发信息素矩阵,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性;引入激励函数,降低搜索过程中的死锁现象;改进信息素的更新机制,增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明:改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。     

基于蚂蚁自动分流的机器人路径规划新算法

在复杂障碍环境下,如何使机器人所走路径最优,一直是机器人路径规划研究领域里的一个研究热点。依据真实蚂蚁具有自动分流功能这一研究成果,提出了一种全新的机器人路径规划蚂蚁算法。该方法首先用栅格法对机器人运动环境进行建模,在此基础上,两组蚂蚁进行相向觅食,当某节点被多只蚂蚁选择时,则自动分流,从而扩大了搜索范围,增强了搜索多样性,有利于获得最优解。计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,用该算法也可以较迅速的规划出一条全局优化的路径,效果令人满意。     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。     

一种改进的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法．该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模．通过模拟蚂蚁的觅食行为,使蚂蚁在起始点和目标点之间采用折返的方式完成最优路径的搜索,增强了蚂蚁搜索的多样性;搜索过程采用“惯性原则”和最大信息素搜索策略,使蚂蚁对最优路径更为敏感;同时,根据信息素在栅格模型中散播的特点,提出一种新的信息素更新策略和散播方式,加快解的收敛速度．仿真结果验证了该算法的有效性,即使在障碍物复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径．     

同心圆策略下机器人路径滚动规划遗传算法

该文提出了一种新颖的全局静态环境未知时基于同心圆策略的机器人路径滚动规划遗传算法.该算法在机器人视野域内产生若干个同心圆进行环境建模,然后基于遗传算法根据当前机器人视野域信息和目标点规划出一条临时的导航路径,机器人沿着该导航路径前进一步,再由遗传算法重新规划新的导航路径.机器人导航路径不断进行动态修改,使机器人沿着一条...     

动态环境下机器人多目标路径规划蚂蚁算法

研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人多目标路径规划蚂蚁算法。该方法首先根据蚂蚁觅食行为对多个目标点的组合进行优化,规划出一条最优的全局导航路径。在此基础上,机器人按照规划好的目标点访问顺序根据多蚂蚁协作局部路径算法完成局部路径的搜索。机器人每前进一步都实时地进行动态障碍物运动轨迹预测以及碰撞预测,并重新进行避碰局部路径规划。仿真结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用该算法也能使机器人沿一条全局优化的路径安全避碰的遍历各个目标点,效果十分令人满意。     

基于正反馈自适应遗传算法的机器人路径滚动规划*

针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,将蚂蚁算法、模拟退火算法、滚动规划和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于正反馈自适应遗传算法的滚动规划。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰。     

基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下的机器人路径规划仿生算法．该算法用栅格法对场景进行建模,模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索．搜索过程采用了概率搜索策略、最近邻居策略和目标导引函数,使得搜索过程极为迅速高效．仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径,且能进行实时规划,效果十分令人满意．     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究

将遗传算法与蚁群算法进行有机结合,并将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种基于栅格划分的环境中新的路径寻优算法,研究机器人路径规划问题.首先利用遗传算法全局搜索能力强的特点,生成初始信息素分布,再利用蚁群算法正反馈机制的特点求精确解,通过两种算法的优势互补,提高系统的路径寻优能力.     

全局未知环境下多机器人运动蚂蚁导航算法

研究了全局未知静态复杂环境下多机器人运动的导航问题,提出了一种新颖的蚂蚁导航算法.该方法将全局目标点映射到机器人视野域边界附近作为局部导航子目标,再由两组蚂蚁相互协作完成机器人视野域内局部最优路径的搜索,在此基础上进行与其他机器人的碰撞预测与避碰规划.机器人每前进一步都重复上述过程.因此,机器人前进路径不断地动态修改,从而在每条局部优化路径引导下,使机器人沿一条全局优化的路径到达目标点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境下,算法也能沿一条全局优化路径导航,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

基于时间栅格法和免疫算法的机器人动态路径规划

提出了一种机器人动态路径规划方法。该方法首先采用时间栅格法采标识动态障碍物。建立机器人的环境信息,然后使用免疫算法实现在动态环境下机器人的全局和局部路径规划,达到避障和避碰的目的。文中定义了免疫算法的多因素适应度函数由碰撞系数、距离、转角和安全系数决定。实验表明所提方法可以提高路径规划的效率,满足机器人实时导航要求。     

基于时间栅格法和免疫算法的机器人动态路径规

本文提出了一种机器人动态路径规划方法 ,该方法首先采用时间栅格法来标识动态障碍物 ,建立机器人的环境信息 ,然后使用免疫算法实现在动态环境下机器人的全局和局部路径规划 ,达到避障和避碰的目的。文中定义了免疫算法的多因素适应度函数由碰撞系数、距离、转角和安全系数决定。实验表明所提方法可以提出的高路径规划的效率 ,满足机器人实时导航要求。