蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

动态复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁预测算法

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.     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

本文主要结合蚁群算法对机器人路径规划进行了系统的研究。针对蚂蚁在搜索路径过程中落入障碍物陷阱而造成算法停滞的现象,提出了蚂蚁系统回退策略。为了检验改进型算法的性能,基于MATLAB软件设计了仿真程序。仿真结果表明：对基本蚁群算法的改进,提高了算法的有效性和鲁棒性,增强了蚁群算法在机器人路径规划中的适应能力。     

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。     

一种障碍环境下机器人路径规划的蚁群粒子群算法

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.     

复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的滚动规划蚂蚁算法.该方法将目标点映射到机器人视野域附近,再由两组蚂蚁采用最近邻居搜索策略相互协作完成机器人局部最优路径的搜索,机器人每前进一步,都由蚂蚁对局部路径重新搜索,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径到达终点.仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果十分令人满意.     

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．     

具有感觉适应功能蚁群算法的机器人路径规划

用传统蚁群算法进行机器人路径规划具有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺点。为此,通过模拟蚂蚁的感觉特征,提出了一种具有感觉适应功能的蚁群算法,并应用到机器人路径规划中。算法设置蚂蚁的感觉能力随着在高强度信息素节点上的行走而降低,在快速收敛的同时保证搜索多样性。大量仿真实验表明,该算法有较强的搜索能力,不易陷入局部最优,即使在障碍非常复杂的环境下使用该算法,也能快速收敛到一条全局优化路径。     

基于势场-蚁群算法的平滑机器人路径规划

针对静态环境下的移动机器人路径规划,提出一种势场-蚁群融合算法.首先,针对蚂蚁收敛速度慢,全局性较差,易陷入死锁问题,引人人工势场力构造启发信息函数;其次,为了避免蚁群陷入局部最优解,借鉴最大最小蚂蚁系统(MMAS)思想限制蚁群信息素范围;最后,引入三次B样条曲线优化路径,平滑路径的同时,进一步缩短了路径长度.仿真结果表明,算法有效可行,且经过平滑后的路径更加符合实际环境对机器人的性能要求.     

基于统计分析的自适应蚁群算法及应用

路径规划是机器人关键技术之一。利用改进的蚁群算法进行机器人的路径规划。针对传统蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部最优解的缺陷,在Ant Colony System算法基础上,对每代蚁群动态随机统计分析,提取最优、平均和最差的蚂蚁信息,构成自适应算子用于局部信息素的自适应更新。仿真实验结果证明该自适应算子在平衡增加收敛速度和陷入局部最优解矛盾的问题中是有效的。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出一种基于改进的蚁群算法的解决策略,并编制相应程序进行验证。仿真过程分为两个基本阶段：适应阶段和协同工作阶段。在前阶段,各局部解根据规则不断调整自身结构;后阶段各局部解通过信息交流,产生全局最优解。与传统的算法比较,它可以避免陷入过早收敛,能实现移动机器人在较短时间内找到最佳路径并规避障碍。     

动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法*

提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动规划方法,实现移动机器人在复杂动态环境下的实时路径规划。该方法不仅能克服传感器测量误差等引起环境信息的模糊性和不确定性的影响,还可以充分发挥蚁群算法的群体智能优势来保证系统规划的实时性。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。     

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。     

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...     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述

路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。     

基于人工免疫改进的搬运机器人蚁群路径规划

针对搬运机器人在障碍环境下的路径寻优问题,提出一种基于人工免疫改进的蚁群路径规划算法(AI-ACA)。蚁群算法(ACA)的规划依赖于信息素挥发系数、期望启发因子和信息启发因子等参数的选取,传统ACA通过经验来设定这三个参数,但路径寻优中的最优参数因障碍环境而异,为解决经验参数对不同环境路径寻优结果的影响,引入人工免疫算法(AIA),对ACA的相关参数进行迭代优化,以此改善路径寻优结果。仿真结果及在自制机器人平台上测试表明,AI-ACA对于不同障碍环境可以准确地进行路径规划,在同样环境下较所参考的定参数蚁群路径规划效果有明显提升,提高了整个系统的运输效率。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划问题研究

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的问题,结合A*算法和蚁群算法提出了一种解决机器人路径规划问题的改进蚁群算法。自适应调整启发函数,在路径的后程借鉴启发式A*算法的估价函数,在ACS算法的启发函数中引入方向信息,提高算法的搜索效率,同时动态调整权重系数改变目标点的方向信息在蚂蚁移动过程中的影响,以平衡ACS算法解的多样性和收敛速度慢之间的关系。仿真实验表明,该算法不但可以提高收敛速度,而且在改善解的质量方面也取得了较好的效果。     

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.