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《计算机集成制造系统》2017,(12)
为有效解决多自动导引车路径规划中的冲突问题,提出一种诱导蚁群粒子群算法。在自动导引车行驶时间计算的基础上,分析了路段冲突、节点冲突问题,建立了多自动导引车路径规划模型。在诱导蚁群粒子群算法的状态转移规则中,增加诱导因子来引导自动导引车规避冲突;将蚁群算法与粒子群算法相融合,对路径与等待时间进行同时优化。不同规模算例的仿真结果表明,该算法能有效避免路段冲突与节点冲突,提高多自动导引车系统运行的安全性与效率。 相似文献
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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。 相似文献
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为了减少机械臂末端路径长度和关节转动角度之和,提出了改进蚁群-顺序局部搜索的路径规划策略。建立了机械臂路径规划问题模型,对机械臂关节空间节点进行了离散化。使用顺序局部搜索方法确定下一节点待选集合,依据蚁群算法原理确定优化意义下的下一路径节点。考虑到传统蚁群算法收敛慢、求解质量不高的问题,构造了局部信息素随蚂蚁聚集度自适应更新方法,进而提出了局部信息素自适应蚁群算法。经实验验证,在无障碍物环境下,与传统蚁群算法相比,自适应蚁群算法规划路径长度减少了15.27%,关节转角和减少了0.78%。在障碍物环境下,与传统蚁群算法相比,自适应蚁群算法规划路径长度减少了3.26%,关节转角和减少了2.21%。在实物机械臂上进行验证,实验结果与仿真结果一致,验证了这里提出的路径规划方法的有效性。 相似文献
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基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢及转弯次数多等问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法将栅格法建立的环境模型划分为3种不同搜索区域,运用数学模型按距离比值方法对初始信息素差异化分配,避免蚂蚁前期盲目性搜索;基于可选孙节点个数的区域安全信息和转角启发信息选择下一子节点,并构造目标性启发函数,有效减少蚂蚁陷入死锁次数,提高路径平滑性和目标导向性。采用"狼群分配策略"更新信息素,加快路径的优化。在动态路径规划中,根据滚动窗口的信息检测与碰撞预测,对不同的碰撞类型实施有效的避障策略。仿真结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯次数更少,能够有效避开静态及动态障碍物,具有较好的全局优化性,验证了改进蚁群算法在静态及动态路径规划下的可行性和优越性。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高机器人工作路径质量并减少算法运行时间,提出了蜂巢栅格模型与动态分级蚁群算法结合的路径规划方法。建立了工作环境的蜂巢栅格环境模型,在转向角、避障路径比、路径质量等方面均优于传统方形栅格模型;将蜂群算法的分级思想引入到蚁群算法中,根据适应度将蚁群分为寻优蚁和侦查蚁两级;寻优蚁更加注重信息素的引导作用,利于算法收敛,侦查蚁更加注重启发信息的牵引作用,不断探索新的路径而增加路径多样性;提出了兼顾全局信息素更新和局部信息素更新的动态加权信息素更新方法。经仿真验证,动态分级蚁群算法在迭代过程中的路径多样性优于蚁群算法;将动态分级蚁群算法应用于路径规划,路径长度比蚁群算法降低了22.12%,平均运行时间减少了32.33%,充分证明了动态分级蚁群算法在路径规划中的有效性。 相似文献
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针对路径规划蚁群算法的盲目性、收敛速度慢、路径较长和路径折点多等问题,提出了一种改进蚁群路径规划算法。首先通过改进启发信息的数学模型,限制轮盘赌在8个方向的选择概率,降低迭代次数;然后建立自适应更新影响因子,通过实时监测目标点位置,进一步提高路径的选择方式和算法的鲁棒性;最后通过路径二次寻优,对改进蚁群路径规划算法形成的最优路径进一步消除冗余节点,在已知最优路径进一步寻优,从而提高路径平滑度、减少路径折点,以及缩短路径长度,提高物资运送小车的使用效率。通过栅格环境地图中障碍物不同占比的仿真试验,验证了所提出的改进蚁群算法的迭代速率更快、寻优能力更强、鲁棒性更好和路径更短。 相似文献
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针对自动导引运输车(AGV)全局路径规划采用传统蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了基于改进蚁群算法的AGV全局路径规划方法。首先,运用MAKLINK图论法构建了具有障碍物的环境模型,作为路径规划的基础;其次,改进的蚁群算法中融合了动态权重目标导向原理,设计了一种新的启发式函数,提高了其选择距离目标点更近的可选节点的概率,减小了AGV对非最短路径的选择概率;然后,采用动态调整信息素挥发系数策略进行了信息素更新,提高了算法的搜索效率;最后,将改进蚁群算法与传统蚁群算法进行了仿真实验对比。研究结果表明:与传统蚁群算法相比较,改进措施可使收敛速度提升近一倍,路径规划效率显著提高。 相似文献
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为了实现汽车引擎盖焊接路径最优规划,提出了自适应混沌蚁群算法的焊接路径规划方法.建立了焊接机械臂运动学模型和引擎盖焊点路径优化模型;分析了蚁群系统算法原理,对局部信息素更新和全局信息素更新方法进行了改进;在局部信息素更新方面,以蚂蚁聚集度为路径多样性度量依据,提出了局部信息素随蚂蚁聚度自适应更新方法;在全局信息素更新方面,鉴于混沌系统的随机性和遍历性,提出了全局信息素混沌扰动更新方法,用于增加信息素分布的多样性和随机性;基于以上两点改进,提出了自适应混沌蚁群算法.经验证,全局信息素更新方法和局部信息素更新方法均能够提高算法性能,两者叠加可以更大程度改善算法性能;将自适应混沌蚁群算法应用于引擎盖焊接路径规划,得到了最短焊接路径,长度为6.2m. 相似文献
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针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。 相似文献
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为了减少机器人的路径长度、提高路径平滑性,提出了基于配对双向新型蚁群算法的路径规划方法。介绍了栅格环境模型的建立方法;给出了基于改进K-means的环境复杂度聚类方法,实现了以复杂度为标准的环境分区;将环境复杂度作为新型启发信息引入到蚁群算法中,引导蚂蚁选择简单环境区域。借鉴蚂蚁的双向搜索思想,提出了配对双向搜索的新型蚁群算法,并将该算法应用于栅格环境的路径规划。经仿真验证可以看出,与传统蚁群算法、文献[12]算法比,配对双向新型蚁群算法的路径长度最短、拐点数量最少、收敛时迭代次数最少,验证了这里算法在路径规划中的优越性。 相似文献
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针对移动机器人路径规划问题提出了一种改进的蝴蝶优化算法。将蝴蝶优化算法与栅格法相结合,并对两种方法结合后的算法进行了具体说明;引入了禁忌表和回溯法,解决了算法在路径寻优中无后续扩展节点的问题;结合三次B样条曲线将路径规划中的最优节点作为控制点进行平滑输出,使移动机器人实际运动路径更加平滑。通过仿真实验,将改进算法与蚁群算法、遗传算法进行比较,证实了改进算法能够有效解决路径规划问题。将改进算法应用到实际的基于ROS的移动机器人上,实验结果证明了改进算法的有效性和可行性。 相似文献
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为了提高机器人在栅格环境下的路径规划质量和规划稳定性,提出了启发式信息素交流异构双种群蚁群算法的规划方法.对精英蚂蚁系统和蚁群系统两种算法进行了原理分析和优势分析;为了实现精英蚂蚁系统和蚁群系统的优势互补,以迭代过程中的路径偏离度为启发信息,使用启发式信息素交流的方式将精英蚂蚁系统和蚁群系统融合为异构双种群蚁群系统,将新算法命名为启发式信息素交流双种群蚁群算法(HEC-TPAC);使用标准TSP测试集对算法性能进行测试,HEC-TPAC算法规划的旅行商路径质量和稳定性优于蚁群系统和精英蚂蚁系统.将HEC-TPAC算法和蚁群系统同时应用于栅格环境下机器人路径规划,HEC-TPAC算法规划的路径明显短于蚁群系统,且路径长度方差明显小于蚁群系统,表明HEC-TPAC算法在栅格环境下的路径规划质量和规划稳定性优于蚁群系统. 相似文献
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为了减少机器人导航路径的长度和算法运行时间,同时提高算法规划稳定性,提出了蜂巢栅格环境下的动态分组蚁群算法规划方法。分析了方形栅格四叉树和八叉树工作模式的弊端,提出了改进蜂巢栅格的环境建模方法,蜂巢栅格避障时的有效路径比、安全性、转弯角大小、对圆形障碍物覆盖的有效面积比等多个角度均优于传统栅格。参考猫群算法的分群思想将蚁群分为跟踪蚁和搜索蚁,提出了动态分组蚁群策略和信息素的自适应扩散策略,从而给出了动态分组蚁群算法的执行步骤。经过算法的多样性和规划性能仿真分析,动态分组蚁群算法的路径多样性在迭代过程中保持较高水平,在相同环境下动态分组蚁群算法规划的最优路径长度比ACS蚁群算法减少了9.99%,搜索到最优路径时的迭代次数远远小于ACS蚁群算法,且从最优路径长度和迭代次数标准差看,动态分组蚁群算法稳定性好于ACS蚁群算法。 相似文献