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1.
针对蚁群优化(ACO)算法在复杂环境下规划能力较弱的问题,提出了一种基于滑动窗口和蚁群优化算法的二次路径规划(QACO)算法.对回退蚁群优化(ACOFS)算法的回退策略进行改进,通过降低回退路径上的信息素量,减少回退次数.第一次规划中,使用改进后的ACO算法对栅格环境进行全局路径规划;第二次规划中,滑动窗口沿着全局路径滑动,通过ACO算法规划出滑动窗口中的局部路径,并使用局部路径对全局路径进行优化,直至滑动窗口中包含目标位置.仿真实验表明:相比ACO、ACOFS算法,QACO算法的平均规划时间分别下降了26.21%、52.03%,平均路径长度下降了47.82%、42.28%,因此在复杂环境下QACO算法具有将强的路径规划能力. 相似文献
2.
基于拓扑的路径规划问题的图形解法 总被引:10,自引:0,他引:10
本文提出一个解决基于拓扑的路径规划问题的新途径:图形法.介绍一个用图形法建立起来的适合于矩形形状的移动机器人在以线段和圆弧为边界的障碍物环境下运动的路径规划算法.该算法考虑了环境发生局部变化时在不改变或者仅仅对拓扑网络进行局部修改后进行路径规划的问题.图形法比较普遍地解决了二维拓扑路径规划算法的实现问题. 相似文献
3.
动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法* 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动规划方法,实现移动机器人在复杂动态环境下的实时路径规划。该方法不仅能克服传感器测量误差等引起环境信息的模糊性和不确定性的影响,还可以充分发挥蚁群算法的群体智能优势来保证系统规划的实时性。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。 相似文献
4.
针对动态环境下自主移动机器人的路径规划问题提出了改进D*Lite算法;该算法在D*Lite算法的基础上,引入Bresenham画线算法对扩展节点进行可视检测,得到方向任意且避免不必要转折的预规划路径,并建立分辨率高于全局障碍图的局部障碍图,动态存储传感器实时获取的局部环境信息,充分利用局部环境信息实时重规划机器人当前位置到目标点的最优路径,提高算法的规划精度及对动态环境的适应性;仿真实验结果证明,该算法大大缩短了路径长度,并且具有可行性和实时性. 相似文献
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为更好地解决移动机器人路径规划问题, 改进蝙蝠算法的寻优性能, 拓展其应用领域, 提出了一种具有反向学习和正切随机探索机制的蝙蝠算法. 在全局搜索阶段的位置更新中引入动态扰动系数, 提高算法全局搜索能力; 在局部搜索阶段, 融入正切随机探索机制, 增强算法局部寻优的策略性, 避免算法陷入局部极值. 同时, 加入反向学习选择策略, 进一步平衡蝙蝠种群多样性和算法局部开采能力, 提高算法的收敛精度. 然后, 把改进算法与三次样条插值方法相结合去求解机器人全局路径规划问题, 定义了基于路径结点的编码方式, 构造了绕避障碍求解最短路径的方法和适应度函数. 最后, 在简单和复杂障碍环境下分别对单机器人和多机器人系统进行了路径规划对比实验. 实验结果表明, 改进后算法无论在最优解还是平均解方面都要优于其他几种对比算法, 对于求解机器人全局路径规划问题具有较好的可行性和有效性. 相似文献
8.
研究了一种在动态环境下的新型协作多机器人路径规划算法。采用集中式与分布式相结合的多机器人系统体系结构,弥补了在分布式环境下的全局性较差和在集中式环境下的实时性较差等不足。在此基础上,通过融合免疫协同进化算法与人工势场法解决全局路径规划与局部路径规划问题,以有效提高机器人的全局协调能力及自适应水平。仿真实验证明了所提算法在动态环境下实现的可行性与有效性。 相似文献
9.
基于局部探测信息的机器人滚动路径规划 总被引:8,自引:0,他引:8
用基于滚动窗口的路径规划方法研究了全局环境未知时的机器人路径规划问题.该法
充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化与反馈的合理
结合.文中分析了不同凸障碍环境下滚动路径规划子目标选择策略,并且还探讨了规划算法的可
达性. 相似文献