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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
本文利用蚁群算法的求解思想,对机器人路径规划问题进行了详细的分析,设计了一种用于求解机器人路径规划问题的蚁群算法。通过仿真实验与文献中的算法进行了比较,结果表明该算法得到的最优解要优于文献中的算法,进而证明了该算法在求解机器人路径规划问题的可行性。  相似文献   

2.
针对蚁群算法在机器人路径规划过程中出现的收敛速度慢的缺陷,提出了基于改进蚁群算法规划机器人全局路径,在栅格地图中划定优选区域,并建立新的初始信息素浓度设置模型,对各点初始信息素浓度进行差异化设置,避免寻优的盲目性,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法的收敛速度明显加快,优于传统算法,表明了该算法的有效性。  相似文献   

3.
新的融合算法在机器人路径规划中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
机器人路径规划一直是机器人学领域的一个非常重要的研究课题。提出了一种基于蚁群粒子群算法融合的机器人全局路径规划算法,该方法有效地结合了蚁群算法和粒子群算法的优点,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布;然后利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点,求得全局最优解。仿真实验结果证明了该方法的有效性和可行性。  相似文献   

4.
一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法   总被引:8,自引:3,他引:5  
针对机器人在障碍环境下寻找最优路径问题, 提出了一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法.该方法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点, 采用栅格法进行环境建模, 利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布, 以减少迭代次数, 加快算法的收敛速度; 同时利用蚁群算法之间的可并行性, 采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索, 求解精度高等优点, 求精确解. 仿真实验结果证明了该方法的有效性, 是机器人路径规划的一种较好的方法.  相似文献   

5.
蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.  相似文献   

6.
马艳  包啟立 《福建电脑》2009,25(11):76-76,86
研究了机器人在静态障碍物环境下的路径规则问题,根据问题模型的特性设计了一种蚁群优化求解算法。该算法利用前一轮选择的路径对可行解的信息素进行相应的调整,再按转移概率选择路径,经过多次迭代搜索得出最短路径.已达到对机器人的路径优化。  相似文献   

7.
针对传统蚁群算法在处理自主式水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)三维路径规划问题时存在初期寻径能力弱、算法收敛速度慢等问题,提出一种融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法PSO-ACO(Particle Swarm Optimization-improved Ant Colony Optimization)。基于空间分层思想建立三维栅格模型实现水下环境建模;综合考虑路径长度、崎岖性、危险性等因素建立路径评价模型;先使用粒子群算法预搜索路径来优化蚁群算法的初始信息素;再对蚁群算法改进状态转移规则、信息素更新方式并加入奖惩机制实现全局路径规划。实验表明,算法能有效提高初期寻径能力和全局搜索能力,减少收敛迭代次数并缩短搜索使用时间。  相似文献   

8.
《工矿自动化》2017,(3):24-29
为了解决三维环境中的煤炭勘探及救援机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的煤炭勘探及救援机器人最优路径规划方法。利用栅格法创建了三维空间环境模型,建立了煤炭勘探及救援机器人的路径规划目标函数;通过引入新的启发函数因子、节点随机选择机制、局部更新和全局更新相结合的策略分别对算法的节点转移概率设计、节点选择策略和信息素更新策略进行了优化改进。Matlab仿真结果表明,在三维空间环境模型中,传统蚁群算法和改进蚁群算法均能为煤炭勘探及救援机器人搜索出一条最优路径;在不同任务要求下,改进蚁群算法能有效缩短搜索路径长度和降低路径搜索时间,且具有较强的决策能力和较好的收敛性能。  相似文献   

9.
为克服蚁群算法存在的诸多问题,提出一种基于BIM(building information modeling)融合遗传蚁群混合式算法的装配式建筑机器人施工路径优化方法.通过遗传算法对蚁群算法搜索路径信息素的最优化选择,实时负反馈影响蚁群信息素,使两个算法结合更加紧密.以不同规格的栅格地图和BIM施工地图基础模型为对象,对比混合式算法与粒子群算法、蚁群算法、遗传算法的路径优化效果,实验结果表明,混合式算法具有较好的搜索效率、收敛性能和全局搜索能力,能够满足装配式建筑机器人施工路径优化问题,提高建筑工业化水平.  相似文献   

10.
以Dijkstra算法求解移动机器人路径规划(mobile robot path planning,MRPP)问题已得到广泛的应用,但在复杂工况下无法保证求解的正确性和全局最优性.而基于蚁群算法的移动机器人路径规划模型,在一定条件下能可靠地获得全局最优解,但存在求解时间过长的问题.因此,提出一种结合Dijkstra算法和蚁群算法模型两者优势求解MRPP问题的融合优化方法,以实现在短时间内获得全局最优解的目标.首先,应用Dijkstra快速算法在机器人工作环境中粗略寻迹得到最短路径次优解,然后,在次优解路径附近进行工作环境的精确划分;最后,利用蚁群算法在次优解附近精确寻迹,使最终的寻迹结果无限逼近最短路径.仿真结果表明,该融合优化方法既克服了经典蚁群算法求解时间过长的缺点,又能无限逼近全局最优解,寻迹时间较蚁群算法可缩短90%以上.  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
动态复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁预测算法   总被引:17,自引:0,他引:17  
朱庆保 《计算机学报》2005,28(11):1898-1906
研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人路径规划方法和动态避障码蚁预测算法.该方法模拟蚂蚁的觅食行为,由多组蚂蚁采用最近邻居搜索策略和趋近导向函数相互协作完成全局最优路径的搜索.在此基础上用虚拟蚂蚁完成与动态障碍物碰撞的预测,并用蚁群算法进行避障局部规划.理论和仿真实验结果均表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用文中算法也能迅速规划出优化路径,且能安全避碰.  相似文献   

13.
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   

14.
基于改进蚁群算法的星球探测机器人路径规划技术   总被引:8,自引:0,他引:8  
岳富占  崔平远  崔祜涛 《控制与决策》2006,21(12):1437-1440
对蚁群算法中蚂蚁的个体行为进行改进,解决了星球表面复杂环境下探测机器人的路径规划问题.在个体行为中加入目标导向行为、惯性行为和沿障碍行走行为,并进行加权融合,改进了传统的ACO算法,提高了算法的智能,保证了算法的全局收敛性.在蚁群算法规划的基础上提出一种紧绳算法。对蚁群算法的最后结果进行处理,最终给出了最优规划路径.最后通过仿真对该方法进行验证.  相似文献   

15.
传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为:在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。  相似文献   

16.
Creating collision-free trajectories for mobile robots, known as the path planning problem, is considered to be one of the basic problems in robotics. In case of multiple robotic systems, the complexity of such systems increases proportionally with the number of robots, due to the fact that all robots must act as one unit to complete one composite task, such as retaining a specific formation. The proposed path planner employs a combination of Cellular Automata (CA) and Ant Colony Optimization (ACO) techniques in order to create collision-free trajectories for every robot of a team while their formation is kept immutable. The method reacts with obstacle distribution changes and therefore can be used in dynamical or unknown environments, without the need of a priori knowledge of the space. The team is divided into subgroups and all the desired pathways are created with the combined use of a CA path planner and an ACO algorithm. In case of lack of pheromones, paths are created using the CA path planner. Compared to other methods, the proposed method can create accurate collision-free paths in real time with low complexity while the implemented system is completely autonomous. A simulation environment was created to test the effectiveness of the applied CA rules and ACO principles. Moreover, the proposed method was implemented in a system using a real world simulation environment, called Webots. The CA and ACO combined algorithm was applied to a team of multiple simulated robots without the interference of a central control. Simulation and experimental results indicate that accurate collision free paths could be created with low complexity, confirming the robustness of the method.  相似文献   

17.
快速扩展随机树方法(R RT)是解决具有非完整性约束的轮式机器人路径规划问题的一种有效途径。R RT能够在规划过程中引入机器人动力学约束,但是当环境中存在大量障碍物时,R RT算法的路径搜索效率将会降低。另一方面,R RT算法不具有最优性,限制了其在轮式机器人路径规划中的应用。针对经典R RT算法的不足,提出一种混合的路径规划策略,首先通过路径导引点扩展多树R RT结构,利用多树R RT的局部探索与合并特性快速寻找可通行的区域范围,利用启发式搜索算法在可通行区域内快速寻找动力学可行的机器人运动轨迹。仿真与实车实验表明,该方法能够快速有效地解决复杂障碍物环境下的机器人路径规划问题。  相似文献   

18.
基于改进概率栅格分解的路径规划算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
吕太之  赵春霞 《计算机工程》2007,33(21):160-162
栅格分解法是目前研究最广泛的路径规划方法之一,但随着机器人自由度增加会出现“维数灾难”问题,不太适合于解决高自由度机器人在复杂环境中的路径规划。该文提出了基于改进概率栅格分解的路径规划算法,将随机采样应用到栅格分解算法中,虽然不能保证算法的最优性,却极大地提高了算法的效率,使其适合于解决高自由度机器人在复杂环境下的路径规划问题。仿真试验表明该算法可以在较短时间内获得可通行的路径。  相似文献   

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