轮式机器人路径规划的改进蚁群算法

针对轮式机器人在多窟障碍地形图中的路径规划问题,为了克服基本蚁群算法的局部最优问题,提高算法的收敛速度,以及节约找寻最优路径的时间,提出了一种基于多维信息素及模糊集的改进蚁群算法。在栅格化地图上,通过模糊集将某一点距离障碍物以及接受目标的信息程度表达出来,重新更新栅格化地图,从而减少地图中搜索空间,节约搜索时间。其次把传统蚁群算法中的一维信息素改进为多维信息素,得到满足多个约束条件下的路径。通过多组仿真实验的结果表明,验证了改进算法的可行性和有效性,提高了基本蚁群算法对最优路径问题的优化性能与收敛速度。与现有算法相比较,迭代次数节约了70%左右,缩小了20%的蚁群数量。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

为了提高机器人路径规划算法的收敛速度和收敛精度,提出了基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。介绍了栅格建模方法,分析了传统蚁群算法原理。提出了蚂蚁相遇策略提高了算法搜索效率,提出了蚂蚁回退策略避免陷入U形陷阱,设置了信息素感应阈值扩大了算法前期的搜索范围,改进了信息素残留方法使蚁群能够记忆最优路径,提出了信息素自适应调整方法,兼顾了算法前期的大范围搜索和后期的快速收敛。经仿真实验验证,相比于传统蚁群算法,改进算法具有更快的收敛速度、更优的规划结果,且改进算法的蚁群轨迹更加集中至最优解附近。     

基于栅格地图环境的机器人路径规划算法

研究了基于栅格地图环境的移动机器人路径规划方法。针对基本蚁群算法在路径规划过程中出现的收敛速度慢、容易陷入局部最优解等缺陷,通过对栅格地图环境进行预处理,提取优势路径点,改进信息素浓度更新机制,限制信息素浓度强度的策略对蚁群算法进行了改进。通过仿真实验证明了该算法的可行性和有效性。     

贝塞尔曲线融合ACO的移动机器人路径规划

针对基本蚁群算法(ACO)收敛速度慢的特点,提出了一种移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。通过限制信息素的取值范围,扩大了搜索结果,从而避免了算法过早收敛,同时还提出了一种信息素挥发系数自适应调节的改进蚁群算法方略,意图通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。针对在栅格环境中蚁群算法规划出来的路径折线多,转角大的特点,提出了用贝塞尔曲线优化路径的方法。仿真结果显示,经过优化过后的平滑路径更加适合移动机器人的运行情况,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。     

改进ACO在移动机器人路径规划中的研究

针对基本蚁群算法(ACO)易陷入局部最优和收敛速度慢的特点,提出了一种在复杂静态环境下移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。该算法通过限制信息素的范围,扩大了搜索范围,避免了算法的过早收敛,同时还提出了一种自适应调节信息素挥发系数的改进蚁群算法方略,旨在通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。算法还利用粒子群优化算法对蚁群算法中的关键参数进行优化,从而避免了参数选择的随机性和盲目性,提高了最优路径的搜索效果。仿真结果显示,改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的有效性和普遍应用性,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。     

基于改进势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对势场蚁群算法路径转折点数量过多、收敛速度过快、容易陷入局部最优等问题,提出了基于势场跳点的蚁群算法.该算法融合了蚁群算法和跳点搜索算法的搜索策略,使规划出的路径更加平滑;引入了势场合力递减系数,减少了势场蚁群算法因势场而陷入的局部最优问题;引入了简化的跳点搜索算法对初始化信息素进行更新,提高了算法前期的搜索效率.为验证该算法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真试验,仿真结果表明,相比于势场蚁群算法,该算法能够有效减少收敛迭代次数,其收敛搜索时间更短,且最终搜索到的路径更优.最后将该算法应用到实际的基于ROS的移动机器人导航试验中,试验结果表明,该算法能有效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.     

融合改进蚁群和DWA的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法（DWA,Dynamic Window Approach）的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算法路径规划原理及优缺点的基础上,通过引入初始栅格转移规则、改变信息素更新方式、删除冗余节点、圆切障碍顶点等方法,提高蚁群算法的收敛速度、规划路径的平滑度以及安全可靠度;进一步在改进蚁群算法中引入DWA进行局部路径规划,实现机器人的动态避障。对比仿真结果表明,所提改进算法在路径长度、迭代次数、收敛时间以及路径平滑度、安全可靠度等性能指标上较传统算法均有所提高。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法在路径规划时出现收敛速度慢,易陷局部最优的问题,提出一种改进的蚁群算法。首先,为使算法在搜索时更具导向性引入方向夹角启发因子减少提高搜索速度;其次,融入A*算法的估价函数思想来改进启发函数,降低死锁可能性;最后,提出基于拉普拉斯概率分布的信息素挥发因子自适应策略,加快了算法收敛速度。多次仿真实验表明,所提出的改进算法能够快速,高效地寻找到最优路径,且路径质量优于基本蚁群算法规划出的路径。     

人工势场引导蚁群算法的机器人导航路径规划

蚁群算法应用于路径规划时,算法前期信息素分布均匀,只依赖启发信息搜索最优路径,因此存在盲目搜索和收敛慢的问题;蚁群算法后期由于信息素的正反馈作用,使蚁群算法陷入局部最优时无法跳出.为了解决这些问题,提出了改进人工势场法引导蚁群算法的路径规划方法.介绍了栅格环境建模法;以人工势场法为基础,给出了路径中间点选择方法,取消了障碍物斥力而只保留目标点引力,在目标引力下实现路径规划;以改进人工势场法规划路径启发蚁群算法,减少前期路径规划盲目性,实现加快收敛的目的;改进信息素更新方法,使信息素遗留因子随路径优劣自适应变化.由仿真结果可以看出,相比于蚁群算法和文献[10]势场蚁群算法,这里算法规划路径最短、平均迭代次数最少、算法平均耗时最少.     

移动机器人路径规划中的蚁群优化算法研究

针对将传统蚁群算法引入到移动机器人的路径规划当中会存在收敛速度慢、效率低下、容易陷入局部最优,甚至出现死锁等缺陷,提出一种改进的蚁群算法,以栅格法建立机器人工作环境,改进信息素的更新方式,设置信息素浓度的阀值,引入死锁处理策略,改进状态转移概率,增加解的多样性。在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明,改进的蚁群算法能缩小对最优路径的搜索范围,降低迭代次数,提高对最优解的搜索效率,能获得全局最优无碰撞的路径。     

基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法设计

针对机器人进行避障路径规划时存在收敛速度差、规划路径长、迭代次数多以及规划时间长的问题,提出基于改进蚁群算法的巡检机器人避障路径规划方法。首先使用栅格法划分巡检机器人工作环境,通过对像素矩阵等指标的分析,构建栅格地图模型;基于人工势场法提出蚁群路径规划算法,使蚁群适应子空间的搜索;最后在模型中利用该算法,寻找该模型的最佳路径。实验结果表明,运用该方法进行路径规划时,收敛速度高、规划路径短、迭代次数少以及规划时间短。     

参数α、β和ρ自适应调整的快速蚁群算法

对蚁群算法迭代次数多、收敛速度慢提出了改进。针对蚁群算法前期信息素匮乏而导致收敛速度慢的问题,对信息素和启发式信息的权重参数α和β进行改进,动态调整两种参数;针对迭代后期信息素浓度过高,使得蚁群易陷入局部最优问题,对信息素蒸发系数加以改进,使其成为动态全局自适应参数。通过栅格法进行静态已知环境建模,通过不同规模的路径规划的实验验证了改进后的蚁群算法在寻找最优路径时具有更快的运算速度。     

基于改进蚁群算法的桥式起重机路径规划问题研究

通过研究桥式起重机路径规划问题,提出一种改进的蚁群路径规划算法。针对传统蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,借鉴A*算法和狼群分配原则改进自适应启发函数、信息素更新机制。根据桥式起重机的运行特征,通过运动学动力学分析抽象出两个仿真因子:路径长度和节点数量,提出以路径长度、运行时间和稳定性等性能参数为代价的新的评价标准。栅格环境下的桥式起重机路径规划仿真结果表明,改进的蚁群算法提高算法的收敛速度,避免搜索陷入局部最优,可以得到较优的工程应用路径。     

基于改进蚁群算法的障碍环境下路径规划研究

针对寻找机器人在障碍环境下到达特定目标最短路径问题,提出一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。该算法通过赋予蚂蚁类似于人的方向感,使其具备局部路径思考能力,同时在蚁群算法中引入确定性选择和随机性选择相结合的方法,以及确定性选择概率和信息素挥发系数自适应调整策略,极大地改善了蚁群算法的全局搜索能力和搜索速度,并且显著地提高了算法寻找最优解的能力。在基于栅格地图的仿真测试条件下,该方法在不同问题规模和障碍条件下,均能达到很好的优化结果,并且满足实时路径规划的搜索速度要求。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优和规划路径不平滑等问题,提出一种用于移动机器人路径规划的改进蚁群算法。首先在状态转移概率中引入平滑函数,使蚂蚁在进行路径节点选择时,考虑路径的平滑性。然后在对路径信息素更新时,引入多目标评价函数;同时提出一种基于熵权的分段信息素更新方式,每次迭代规划路径按多目标评价函数数值进行排序并分段,对不同的分段,引入不同的信息素强度放大系数,提升了算法的收敛速度。最后对规划路径进行二次优化,即先对路径节点进行优化,减少不必要的转弯节点,减小了路径转弯角度以及路径长度;再利用贝塞尔曲线对节点优化后路径的转弯拐点处进行平滑。在20×20的简单和复杂栅格环境中进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯角度更小和路径更加平滑,同时改进蚁群算法的迭代收敛速度更快,验证了改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的优越性。     

基于优化的元胞蚁群算法的无人飞行器动态路径规划方法

针对无人飞行器路径规划蚁群算法收敛速度慢,提出了一种新的蚁群算法。首先,以栅格为环境地图,在蚁群算法搜索过程中加入了圈形轨迹识别算法,避免了无人飞行器出现折返跑的现象。其次,采用最优路径进行信息素更新,减少了蚁群算法在搜索过程中产生的盲目交叉和“蚂蚁遗失”现象。最后,引入了无人飞行器轨迹的尖角优化策略,更好地模拟了无人飞行器的飞行特征。仿真实验表明,新算法具有更好的全局搜索能力。     

动态环境下蚁群算法的路径规划研究

针对传统蚁群算法在搜索寻优过程中易于陷入局部最优、搜索前期蚂蚁容易陷入死锁,以及收敛速度较慢的缺陷,利用扩展树随机优化原则,创建虚拟路径和蚁群更新域信息更新原则,提出改进信息素的更新方式;采用局部子起点再规划策略解决蚂蚁死锁问题,加快算法收敛速度.随后,针对传统蚁群算法对动态环境下路径规划适应度低的问题,基于预测控制理...     

人工势场引导信息素扩散的机器人导航规划

为了保证机器人自动导航过程中沿着最优路径前进,提出了基于势场引导信息素扩散的导航规划方法。建立了工作环境的栅格模型;在分析传统蚁群算法缺陷基础上,提出使用人工势场引导信息素扩散,制定了栅格环境下信息素扩散方向查询表,建立了信息素扩散量的圆锥模型;在人工势场引导下,信息素扩散到隐含最优路径附近区域,将蚂蚁搜索范围限制在一个隐含最优路径的局部区域内,减小了蚁群搜索空间。经仿真验证,与传统蚁群算法相比,人工势场引导算法的信息素能够快速聚集在最优路径上;与另一改进蚁群算法相比,势场引导算法规划出导航路径的迭代次数减少了一半,消耗时间降低了约一个数量级,保证了导航规划的快速性和实时性。     

多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究

为节约物流配送费用,提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题.首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型;然后提出了一种自适应的最大-最小蚁群算法,算法结合自适应方法和最大-最小蚁群算法的优点,能适时地控制蚁群算法中的信息素更新过程,扩大搜索范围,避免基本蚁群算法易陷于早熟和"局部最优"以及求解速度慢的不足;最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了对比.实验结果表明:自适应的最大-最小蚁群算法在车辆数、路径长度、路径时间和计算速度方面具有优势.     

多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究

为节约物流配送费用,提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题。首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型;然后提出了一种自适应的最大－最小蚁群算法,算法结合自适应方法和最大－最小蚁群算法的优点,能适时地控制蚁群算法中的信息素更新过程,扩大搜索范围,避免基本蚁群算法易陷于早熟和“局部最优”以及求解速度慢的不足;最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了对比。实验结果表明：自适应的最大－最小蚁群算法在车辆数、路径长度、路径时间和计算速度方面具有优势。