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.     

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。     

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.     

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。     

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。     

改进的蚁群遗传优化算法及其应用

针对当前移动机器人的一些路径规划算法存在的局限性,提出了一种基于改进蚁群优化和遗传优化的融合算法。利用改进的信息素更新技术和路径节点选择技术使算法尽快找到优化路径,来形成融合算法的初始种群,机器人每前进一步,蚂蚁就对局部路径重新搜索,并处理随机出现的障碍物;然后利用遗传算法(GA)对种群个体进行全局优化,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点。仿真结果表明了该融合算法的可行性和有效性。     

一种蚂蚁遗传融合的机器入路径规划新算法

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．     

具有感觉适应功能蚁群算法的机器人路径规划

用传统蚁群算法进行机器人路径规划具有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点。为此,通过模拟蚂蚁的感觉特征,提出了一种具有感觉适应功能的蚁群算法,并应用到机器人路径规划中。算法设置蚂蚁的感觉能力随着在高强度信息素节点上的行走而降低,在快速收敛的同时保证搜索多样性。大量仿真实验表明,该算法有较强的搜索能力,不易陷入局部最优,即使在障碍非常复杂的环境下使用该算法,也能快速收敛到一条全局优化路径。     

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.     

基于遗传算法的移动机器人路径滚动规划

研究了一种全新的基于遗传算法的机器人路径滚动规划方法。该方法将目标点映射在机器人视野域内侧边界附近，规划出机器人局部最优路径，机器人根据此局部路径前进一步。机器人每前进一步就重复该过程，沿一条全局优化的路径安全地到达终点。仿真实验表明，即使在复杂的未知静态环境下，利用该算法也可以规划出一条全局优化路径，且能安全避碰。     

未知环境下机器人路径规划的粒子群优化

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的基于粒子群算法的滚动规划算法。该方法在机器人视野域内产生若干个同心圆进行环境建模,然后利用粒子群优化算法规划出一条导航路径,机器人每前进一步,都由粒子群优化算法重新规划导航路径,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径接近终点。仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用该算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果令人满意。     

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．     

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。     

基于改进蝙蝠算法和三次样条插值的机器人路径规划

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.     

基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法

针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。     

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．     

面向机器人全局路径规划的改进蚁群算法研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划过程中路径转弯角度过大、易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,对其进行改进。在分析机器人路径规划环境建模方法基础上,将转角启发函数引入至节点选择概率公式,以增强路径选择指向性,提高算法搜索速度;通过引入当前节点与下一节点之间的距离和下一节点与目标节点距离之和的二次方对启发函数进行改进,使得算法搜索过程更有针对性,并降低陷入局部极小值概率;提出信息素挥发因子自适应更新策略,扩大算法搜索范围,提高收敛速度;利用遗传算法的交叉操作对移动路径进行二次优化,以增强算法的寻优能力,进而以Floyd算法为基础引入路径平滑操作,减少移动路径节点。在MATLAB中与其他算法通过求解多个单模测试函数与多模测试函数进行对比,并在栅格法环境建模中进行机器人全局路径规划仿真对比实验,以验证改进算法在路径寻优速度和质量上更具优越性。仿真结果表明,改进后的蚁群算法具有一定的可行性和有效性。     

动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法*

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。