复杂环境移动机器人路径规划的改进蚁群算法

针对蚁群算法易陷入路径死锁的缺点,提出了一种复杂环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法。对机器人环境建立栅格模型,在传统转移规则中引入指向上一节点的数组,增强了算法的逃逸能力;在信息素更新中减去最差蚂蚁释放的信息量,有利于种群的进化。仿真分析了主要参数对算法性能的影响,实验结果表明,该算法在复杂地图中搜索到的路径优于传统算法。     

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。     

基于进化蚁群算法的移动机器人路径优化

针对蚁群算法进行路径规划中出现的运行时间长、搜索效率低和容易出现死锁的问题,提出一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法.首先,针对空白栅格搜索效率低的问题,提出一种蚁群算法简易模式;然后在启发函数中引入目标影响因子和障碍物影响因子以提高算法的全局搜索能力,避免陷入死锁;最后利用达尔文的进化论改进蚁群算法的信息素更新规则用于加快算法的迭代速度,缩小运行时间.在不同规模的栅格地图环境下的实验表明,所提出的进化蚁群算法能够加快迭代速度,提高搜索效率,实现最优路径并避免算法死锁问题.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法,基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁的觅食行为;针对路径规划的需要,搜索过程采用了蚂蚁回退策略、目标吸引策略、参数自适应调整和路径优化策略;利用蚂蚁回退策略和惩罚函数使得蚂蚁能够顺利跳出陷阱,并且在下一次搜索中不再选择此路径,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率;仿真试验结果表明,该算法能迅速规划出最优路径。     

基于改进蚁群和DWA算法的机器人动态路径规划

路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法

针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种复杂静态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群优化算法—差分演化混沌蚁群算法.该算法利用差分演化算法进行信息素的更新,同时对可能出现的停滞现象,在信息素更新时加入了混沌扰动因子,算法还采用了一个新的评价函数;从而增强了算法的逃逸能力,避免了路径死锁现象,也提高了最优路径的搜索效率.仿真结果表明:即使在障碍物非常复杂的环境,本算法仍能快速规划出安全的优化路径.效果令人满意.     

多策略蚁群算法在机器人路径规划中的应用

在二维环境中,蚁群算法规划路径时易出现收敛慢,搜索得到的路径是次优路径等问题。针对这些问题,提出一种新式多策略改进的蚁群算法以提高路径寻优性能和搜索效率。根据当前栅格相对于起始点的位置采用非均匀信息素的分布方式,使得优势栅格的初始信息素浓度较高,避免蚂蚁盲目搜索;采用定向邻域扩展策略重新定义蚂蚁移动规则,进一步缩短路径并提高搜索效率;利用角度引导因子增加终点的指导作用,增加障碍物影响因子避免路径陷入死锁以及降低曲折路径的出现率;采用双层精英蚁策略加大最佳路径的信息素含量,防止算法陷入局部最优,提升算法收敛性。实验结果表明,经过改进后,算法的寻优性和收敛能力都得到了极大的提升。     

基于改进蚁群算法的水面无人艇路径规划

针对水面无人艇路径规划问题,提出一种改进蚁群算法进行求解.该算法建立作用时效不同的局部禁忌表和全局禁忌表,实现对蚂蚁途经栅格的分类存储,在蚂蚁发生障碍死锁和自死锁时分别采取不同的死锁处理策略,从而降低无效蚂蚁产生的概率,提高解的多样性;引入当前蚂蚁所处栅格与终点栅格之间的欧式距离,设计自适应启发函数,以避免蚂蚁路径搜索的初期盲目性与后期单一性;适时采用历史最优路径替换本轮迭代中的最差路径,保证已搜索到的最优路径不会丢失.在不同规模、不同复杂度地图中的仿真结果表明,所提出改进算法能够大幅度提高搜索过程中有效蚂蚁的数量,其收敛速度与精度两方面性能均优于未改进算法.在规模较大、复杂度较高的地图中,更能体现应用改进算法的优越性.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

针对机器人路径规划问题,提出一种改进的蚁群算法.建立栅格地图模型,结合蚁群算法,设置禁忌表,同时针对死锁问题,提出丢弃陷入死锁的蚂蚁;当蚂蚁迭代次数大于60代后,通过减小信息素增强系数Q,达到提高算法收敛速度的目的.实验结果表明,改进后的算法能快速规划出最优路径,同时能避免陷入死锁和局部优化.     

基于改进双层蚁群算法的移动机器人路径规划

为提升移动机器人的路径规划能力,提出一种改进双层蚁群算法,将蚁群划分为引导层蚁群和普通层蚁群.为提升算法的收敛速度和路径的平滑程度,在设计引导层蚁群启发函数时加大终点栅格的吸引力,设计普通层蚁群启发函数的同时考虑起点、终点和转折点的影响;针对复杂环境下蚁群算法死锁严重的问题,为引导层蚁群设计应对死锁问题的自由寻路-剪枝...     

改进的蚁群算法在机器人路径规划上的应用

为了克服传统蚁群算法易陷入局部最优且收敛速度慢的影响,采用栅格地图建立机器人实验环境仿真模型。针对蚁群算法进行改进并将其应用到机器人路径规划上。考虑到从路径规划起点到目标点的方向性、前期存在的易陷入局部最优解以及蚂蚁收敛速度的问题,提出了添加双向搜索方向机制和比例系数引导因子的启发函数,避免了算法在搜索过程中选择与终点方向相背的区域行走或者走回路的弊端。根据不同路段被选择次数不同,设置不同信息素权重,强化了不同路段的重要性,加快算法收敛速度。在matlab软件平台上进行算法仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。     

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．     

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。     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法。在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度。制定信息素更新规则时引入拐点评价函数,提高搜索路径的光滑性,提高机器人安全性和降低能耗;提出回退策略有效减少蚂蚁死亡数量,提高路径规划方法的鲁棒性。仿真实验表明,在相同的环境下,改进的蚁群算法在机器人路径规划中搜索效率和收敛速度明显优于其他算法。     

自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在路径规划中存在收敛速度和寻优能力不平衡，算法易陷入局部最优等问题，提出一种自适应改进蚁群算法。为了提高算法收敛速度，在栅格环境下，根据最优路径的特点以及实际环境地图的基本参数，对初始信息素进行差异化分配；为了提高蚂蚁搜索效率，在状态转移概率中引入转角启发信息并对路径启发信息进行改进；重新制定信息素更新策略，设定迭代阈值，调整信息素挥发系数和信息素浓度，使算法在迭代后期依然具有较强的搜索最优解能力；采用分段三阶贝塞尔曲线对最优路径进行平滑处理以满足机器人实际运动要求。通过实验仿真与其他算法进行对比分析，验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。