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针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中,全局搜索效率差,收敛速度慢,路径转弯次数过多且不够平滑等问题,本文提出一种改进蚁群算法。该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素,加快算法的收敛速度;通过引入距离函数和方向函数作为启发因子,改善路径搜索质量;采用一种改进自适应伪随机转移策略,减小陷入局部最优解的概率;在最优路径的基础上引入三次均匀B样条曲线进行优化,提高路径的平滑性。通过在2种不同规模环境下的路径规划实验表明,本文算法相比传统算法在分别减少55.6%和59.4%转弯次数的基础上,提升87.5%和100%的收敛速度,验证了本文算法的优越性。最后,以QBot2e为平台,将本算法应用到室内自动导引车(AGV)路径规划中,进一步验证了算法的实用性。 相似文献
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AGV路径规划问题是AGV研究领域的一个关键技术问题。针对传统的蚁群算法耗时长,搜索效率低,容易出现次优的缺点,改进了计算基本蚁群算法启发因子的方法;提出了优胜劣汰机制以及全局信息素调整方案,合理地更新了路径规划中的信息素;利用最大最小蚂蚁系统对路径上信息素进行了限制;研究了路径规划中死锁问题的解决方法。最后给出了基于改进蚁群算法的AGV路径规划步骤并进行了仿真实验。仿真实验结果表明,在该算法作用下,AGV路径规划的搜索效率优于传统蚁群算法,且规划路径更短,提高了搜索的准确性。 相似文献
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针对传统AGV路径规划算法难于在全局稳定性、收敛速度、局部搜索能力上取得均衡的问题,开展了基于改进Dijkstra算法的AGV路径规划研究.首先研究了基于栅格图的拓扑地图建模方法,分析了路径平滑度,然后提出了以时间权重为优化目标求解最优路径,改变了传统算法中路径长度作为权重因子,设计了弯道的时间权重函数,最后开发了集成... 相似文献
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为了提高机器人路径规划算法的收敛速度和收敛精度,提出了基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。介绍了栅格建模方法,分析了传统蚁群算法原理。提出了蚂蚁相遇策略提高了算法搜索效率,提出了蚂蚁回退策略避免陷入U形陷阱,设置了信息素感应阈值扩大了算法前期的搜索范围,改进了信息素残留方法使蚁群能够记忆最优路径,提出了信息素自适应调整方法,兼顾了算法前期的大范围搜索和后期的快速收敛。经仿真实验验证,相比于传统蚁群算法,改进算法具有更快的收敛速度、更优的规划结果,且改进算法的蚁群轨迹更加集中至最优解附近。 相似文献
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石英托陈华张连新孙鹏飞裴培李代杨 《制造技术与机床》2022,(5):19-22
研究基于笔者单位在研的某产品高效装配生产线项目,旨在提出一种改进A路径规划算法。应用于AGV转运机器人运动控制中,在检测到运动路线上出现障碍物后,能够实时规划运动路径,实现主动避碰,从而在不影响转运效率的前提下,提高AGV机器人应用的安全性。为此,首先分析了AGV机器人工作环境,建立了环境模型;随后对传统A算法进行了说明与分析,针对其不足提出了改进措施;最后利用仿真对算法有效性进行了验证。 相似文献
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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针对以高精度硅微陀螺仪作为核心传感器的自由路线导航AGV的环境建模和路径规划问题,提出以静态环境地图作为基础,结合新的免疫网络算法构成的一种实用的全局路径规划方法。 相似文献
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针对基本蚁群算法存在收敛速度慢,计算周期长,易死锁等问题,提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法.通过随机数引入和状态转移概率的应用,平衡了各路径信息素,从而有效的避免陷入局部最优,使得算法在收敛速度和执行效率上得到有效提高.仿真结果表明:该算法在较短的时间内能够规划出较优的路径. 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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杨立炜付丽霞郭宁杨振郭翰卿徐兴毅 《计算机集成制造系统》2023,(8):2537-2549
针对目前服务于移动机器人的全局路径规划算法求解目标单一无法应对复杂且多变的实际环境等问题,提出一种多因素改进蚁群算法。首先,提出了RGB-2D栅格法模拟移动机器人的真实地面路况环境,并针对对角障碍情形,运用邻域矩阵探索法实现障碍检测,有效提高了路径的安全性;其次,为克服传统路径规划以距离为单一指标的局限性,构建综合考虑路径安全性、颠簸性、平滑性以及路程最短性的多因子启发式函数;考虑到传统蚁群算法早期搜索的盲目性,提出了初始信息素阶梯分配原则;然后,将信息素进行分类,按优化目标叠加每条路径上的信息素,运用最大最小蚂蚁策略和信息素挥发因子自调整策略避免局部最优;最后,运用动态切点调整法平滑路径,进一步提高路线质量。仿真实验表明,改进算法在复杂环境中具有良好的适应能力,且路径综合性能指标优于对比文献算法,可为实际环境中的多因素路径规划提供有效参考。 相似文献
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蚁群算法是一种全局智能仿生算法,具有较强的鲁棒性和环境适应性,在栅格化环境下适用于机器人路径规划,但会带来搜索出的路径拐弯过多、运动延时、移动累计误差增大和产生额外机械磨损等问题。为解决上述问题,提出了路径平滑处理策略,对蚁群算法每次迭代出的最短路径进行了平滑处理,针对每次迭代搜索出的最短路径栅格节点集合,在不妨碍机器人运动的前提下,拉直移动路径或减缓拐弯角度,从而避免不必要的急拐弯。仿真结果表明,加入平滑处理策略后的蚁群算法能够达到有效减少移动路径长度、降低转弯次数、缩短运动时间的目的。 相似文献