基于改进型DWA的移动机器人避障路径规划

针对传统动态窗口法(DWA)中存在的绕行于稠密障碍物区外侧,造成总路程增加,遇见距离相近障碍物构成的“C”形障碍物组合而陷入评价函数失灵等问题,提出了基于改进型DWA的移动机器人避障路径规划.首先,基于本文提出的关键航迹点的概念,提取出A*全局规划路径轨迹中的关键航迹点;然后,以关键航迹点到待评价轨迹的距离作为依据,定...     

动态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法

研究动态环境下移动机器人路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行建模,在使用蚁群算法进行全局路径搜索过程中引入人工势场的概念,使蚂蚁对最优路径更加敏感;机器人针对动态环境中可能出现的不同类型障碍物分别执行不同的避障策略;同时提出一种最优路径预测模型用于预测在避障过程中是否出现新的最优路径。算法结合人工势场法和蚁群算法的特点,将全局路径规划与局部路径规划相融合以提高路径搜索的效率。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

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。     

基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划

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...     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用研究

移动机器人作为智能化发展的重要产物之一,为人们提供扫地、擦地、擦窗户等服务.此类型机器人在移动路径规划上尚存在一定提升空间.为了改善机器人移动路径规划精度,加快路径搜索收敛速度,在传统蚁群算法基础上,采用蚂蚁相遇方法,在保留蚂蚁遍历路径记忆能力的同时,对算法路径搜索、路径选择、挥发系数进行改进.经过仿真分析验证改进后,算法收敛性能及路径规划性能得到提升.     

基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

为提高机器人全局路径规划的通用性,将机器人的环境地图分为目标点在障碍物内和障碍物外两种情况,采用了伪随机比例规则和随机选择机制,使蚂蚁下一节点的选择在倾向于目标点的同时又不会陷入局部最优解,既提高了蚂蚁的搜索效率又扩展了搜索范围,并采用最大一最小蚂蚁思想来限制信息素的强度以防止早熟收敛现象的发生。为提高算法的实用性,运用几何方法对路径进行了修正处理,实现了机器人的快速全局路径规划。仿真研究表明：该算法具有较强的通用性、实用性和路径较优的特点。     

一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在大型、复杂环境下全局搜索效率差且收敛速度慢的问题,提出一种改进的蚁群路径规划算法。该算法通过引入目标方向函数作为启发因子,构建距离与目标方向的融合启发函数,以提高算法的收敛速度;采用一种基于有效拐点的路径优化策略,以减少规划路径的转弯次数;在输出路径的基础上采用三次B样条曲线进行路径平滑处理,以提高路径平滑性。通过梯度实验和2种不同规模对比实验表明,该算法与传统蚁群算法相比,2种规模下转弯次数分别减少41.67%和70.18%,最短路径迭代次数分别减少72.73%和63.24%,验证了该算法的优越性与可行性。     

动态环境下蚁群算法的路径规划研究

针对传统蚁群算法在搜索寻优过程中易于陷入局部最优、搜索前期蚂蚁容易陷入死锁,以及收敛速度较慢的缺陷,利用扩展树随机优化原则,创建虚拟路径和蚁群更新域信息更新原则,提出改进信息素的更新方式;采用局部子起点再规划策略解决蚂蚁死锁问题,加快算法收敛速度.随后,针对传统蚁群算法对动态环境下路径规划适应度低的问题,基于预测控制理...     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

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。     

基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究

针对基本蚁群算法在移动机器人全局路径规划中收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的蚁群算法。将A*算法的根据目标点自适应调整启发函数的思想应用于蚁群算法中,增加目标点对启发函数的影响;改进状态选择策略,增加解的多样性;混合使用多种信息素分配机制,提高算法的收敛速度。通过布置相同的路径搜索条件,在MATLAB语言环境下进行仿真分析,验证了改进的算法是可行有效的。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

传统的蚁群算法在移动机器人路径规划过程中,在加速算法收敛时易陷入局部最优问题,针对此问题提出了一种新型蚁群算法的移动机器人路径规划方法。首先建立了机器人路径规划数学模型,在此基础上对传统的蚁群算法进行了改进,将环境中局部的机器人路径信息引入到蚁群信息素的初始化和路径选择概率中,提高了蚁群算法的收敛速度并防止算法早熟。通过引入交叉操作并对蚁群算法中参数进行调整,避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,所提方法能够明显提高最佳路径搜索能力,整体性能优于传统蚁群算法。     

融合 A∗ 与 DWA 算法的水面船艇动态路径规划

为解决水面船艇路径规划同时要求全局最优、实时避障和航迹安全可靠的问题,提出了一种基于融合 A∗ 算法与动态窗口算法(DWA)的水面船艇路径规划方法。 首先通过引入启发函数动态加权策略,提高 A∗ 算法的搜索效率;然后综合考虑水面船艇的运动特性,采用一种路径转角节点角度削弱策略,减少转角,缩短全局路径长度;最后,基于全局因素影响与航迹安全约束对 DWA 算法的轨迹评价函数进行改进,并以全局路径提供子目标点引导 DWA 算法进行局部规划的方式完成算法融合。实验结果表明,融合算法相比于现有算法的总转向角度分别减少了 45. 6% 、46. 0% ,验证了融合算法的有效性与可行性,并且相较于其他传统算法更具优越性。     

蚁群遗传算法在移动机器人路径规划中的综合应用研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划搜索初期盲目性大、效率低以及其搜索后期容易陷入局部最优等缺陷,把遗传算法引入到蚁群算法中,提出了基于蚁群遗传算法的移动机器人路径规划方案,在栅格环境下对移动机器人路径规划方案进行仿真测试,仿真结果表明该方案能减少蚁群算法搜索初期的盲目性、缩小最优路径的查找范围,提高搜索最优路径的效率。     

贝塞尔曲线融合ACO的移动机器人路径规划

针对基本蚁群算法(ACO)收敛速度慢的特点,提出了一种移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。通过限制信息素的取值范围,扩大了搜索结果,从而避免了算法过早收敛,同时还提出了一种信息素挥发系数自适应调节的改进蚁群算法方略,意图通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。针对在栅格环境中蚁群算法规划出来的路径折线多,转角大的特点,提出了用贝塞尔曲线优化路径的方法。仿真结果显示,经过优化过后的平滑路径更加适合移动机器人的运行情况,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。     

改进ACO在移动机器人路径规划中的研究

针对基本蚁群算法(ACO)易陷入局部最优和收敛速度慢的特点,提出了一种在复杂静态环境下移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。该算法通过限制信息素的范围,扩大了搜索范围,避免了算法的过早收敛,同时还提出了一种自适应调节信息素挥发系数的改进蚁群算法方略,旨在通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。算法还利用粒子群优化算法对蚁群算法中的关键参数进行优化,从而避免了参数选择的随机性和盲目性,提高了最优路径的搜索效果。仿真结果显示,改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的有效性和普遍应用性,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。     

基于改进势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对势场蚁群算法路径转折点数量过多、收敛速度过快、容易陷入局部最优等问题,提出了基于势场跳点的蚁群算法.该算法融合了蚁群算法和跳点搜索算法的搜索策略,使规划出的路径更加平滑;引入了势场合力递减系数,减少了势场蚁群算法因势场而陷入的局部最优问题;引入了简化的跳点搜索算法对初始化信息素进行更新,提高了算法前期的搜索效率.为...     

蚁群优化在移动机器人路径规划上的研究

本文将蚁群优化算法应用于移动机器人的路径规划问题上,介绍了蚁群优化的原理,并根据路径规划的具体要求,对算法中的路径选择策略、信息素更新策略等进行了相应的改进,得出具体的算法流程,最后在Matlab平台上进行了实验仿真。此方法较传统算法具有正反馈性和协同性,实验证明可以更快的得到较优的结果。     

基于改进蚁群算法的无人矿车路径规划研究

针对地形复杂、坡度大的矿区中矿车的路径规划,提出一种改进的蚁群算法,引入了障碍探索的方法,将下一节点的附近一定区域的障碍状况作为影响因素,如果影响蚂蚁寻找最优路径,则会规避此节点.针对矿区坡度较大问题,将速度-坡度模型引入状态转移概率中,在路径较短的前提下选择坡度较小的节点.将每代蚂蚁中的优秀蚂蚁进行局部路径融合,提高...     

移动机器人路径规划方法研究

路径规划技术是智能移动机器人研究领域的一项关键技术。文章首先阐述了移动机器人路径规划的概念并介绍了当前的国内外研究发展状况;然后分别从传统路径规划和现代路径规划两个方面对路径规划方法展开了研究;最后以A*算法和蚁群算法为例进行了MATLAB仿真实验,对今后路径规划的研究具有一定的参考意义。     

基于改进蚁群算法的伺服机械手臂路径规划

针对基本蚁群算法在机械手臂的工作平台较小、障碍物与目标物体的尺寸相差不多时存在的局限性,提出了基于改进型蚁群算法的伺服机械手臂的路径规划.探讨了栅格划分大小对路径规划速度和精度的影响,改进了蚁群算法的局部信息素更新方法,扩大了蚂蚁的视野域范围.实验结果表明:改进型蚁群算法能在较短时间内寻找出较优的路径,实现了机械手臂运动过程中躲避障碍物的功能,提高了全局搜索性能.