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。     

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.     

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。     

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16方向24邻域改进蚁群算法的移动机器人路径规划

为了提高蚁群算法的路径寻优效果和搜索效率,提出一种改进的蚁群算法,用于移动机器人在栅格环境下的路径规划.在标准蚁群算法中,蚂蚁的搜索方式一般是4方向4邻域或者8方向8邻域,在此基础上提出一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计2种启发信息的计算方法,通过实验分析两种计算方法的使用特点;在转移概率部分引入转移概率控制参数,通过调整转移概率控制参数可以调控算法的搜索范围.最后,在不同规模的栅格地图环境下,通过实验仿真验证所提算法的有效性.     

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。     

基于人工探路蚁的波浪滑翔机路径规划

波浪滑翔机是一种由海洋波浪驱动的新型海洋环境监测平台,为了实现波浪滑翔机的路径规划,提出了一种改进的蚁群算法,引入了人工探路蚁的概念,通过探路蚁对可行节点方向的障碍物分布提前探索,并将障碍物分布情况作为选择下一节点的考虑因素,如果障碍物分布复杂,如U型陷阱,就避免该节点。在此基础上,考虑了影响波浪滑翔机速度的主要环境因素,通过波浪滑翔机的速度预测模型,将所有海洋环境因素归一化为航行速度,并引入到算法的节点转移状态规则中。最后用最优最差奖惩机制改进蚁群算法的迭代信息素更新策略。实验结果表明,改进后的算法有效避免了算法死锁和局部最优解,提高了算法的收敛速度,规划出来的路线距离短,安全性高。     

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．     

基于视觉抓取的并联桁架机器人最优路径控制

针对元件的抓取路径规划问题,提出一种以最小化时间为目的,结合蚁群算法和禁忌搜索算法的混合优化算法。首先,将基于机器视觉抓取元件的问题确定为有约束的旅行商问题（TSP）;然后,分析了元件大小和抓取放置过程对于路径规划的综合影响,对路径选择概率和禁忌域进行了适应性改进;其次,一方面引入了2-opt局部优化以及信息素惩罚、奖励机制以改善蚂蚁的搜索能力,另一方面对信息挥发因子作适应性改进以提高蚂蚁的自适应能力;最后,针对基本算法和改进的混合优化算法,仿真实验和平台实验分别进行了性能指标和抓取时间的对比分析。实验结果表明,仿真环境下,与蚁群优化（ACO）算法和禁忌搜索（TS）算法相比,混合优化算法的平均迭代次数降低了约50%,且其他性能较为优越,平台测试的抓取用时测试结果也说明了混合优化算法较随机结果和基本算法的优越性,可以快速完成元件抓取任务。     

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。     

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．