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基于改进势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划 总被引:3,自引:1,他引:3
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... 相似文献
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蚁群算法应用于路径规划时,算法前期信息素分布均匀,只依赖启发信息搜索最优路径,因此存在盲目搜索和收敛慢的问题;蚁群算法后期由于信息素的正反馈作用,使蚁群算法陷入局部最优时无法跳出.为了解决这些问题,提出了改进人工势场法引导蚁群算法的路径规划方法.介绍了栅格环境建模法;以人工势场法为基础,给出了路径中间点选择方法,取消了... 相似文献
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针对随机扩展树收敛速度慢、效率低的缺点,提出以人工势场引导节点向目标点逼近,并与改进的转换测试结合实现树扩展的自适应调控。采用人工势场算法建立采样节点的价值函数,使得随机扩展树不断向低代价空间扩展,当陷入局部极小值时,对RRT算法的采样策略进行调节、自适应地寻找逃离路径,使搜索过程快速跳出局部极小值。仿真实验表明,人工势场引导随机树渐进目标点,并与转换测试结合,提高了算法的搜索效率。 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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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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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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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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《机械工程与自动化》2020,(1)
针对复杂仓储环境中自动引导车AGV的路径规划问题,提出一种改进型蚁群路径规划算法。首先,通过栅格法建立AGV运行环境,在传统蚁群算法基础上引入方向系数,改进蚁群算法的启发函数,使算法初期在路径选择上具有指向性;其次,加入全局信息素更新机制,以提高算法搜索效率;最后在路径选择过程中引入安全距离判断策略,使AGV在安全距离范围内通过障碍物。仿真结果表明,改进蚁群算法能够快速搜索出最优路径,同时能实现自主避障和避免陷入死锁。 相似文献
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《机械科学与技术》2017,(10):1521-1529
在应用传统人工势场法的移动机器人路径规划问题中,机器人对移动障碍物避障效率较低,路径中存在局部极小点。针对这些缺陷,构建了一种基于势流理论的势场模型。在该模型中,势流理论中的概念与路径规划中的概念一一对应,修正函数解决了势流理论中与路径规划问题的矛盾之处,如点汇处速度无穷大等。为了保证对移动障碍物避障的可靠性,应用茹科夫斯基变换对势场分布及函数进行了改进。模型经改进后,为解决局部极小问题,本文进一步使用了点涡的概念,此后又加入虚拟点源以优化轨迹。最后,讨论了多障碍物势场加权叠加方法。仿真实验中,在多种避障情景下对比了改进前后的势场法。仿真结果表明,改进势场能够引导机器人对移动障碍物进行灵活避障,在避免局部极小点时较传统方法更为有效。 相似文献
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针对运行环境部分可知的自动引导小车,提出了一种全局路径规划和局部模糊逻辑控制相结合的方法.该方法不仅能有效利用已知环境信息,而且具有小车行驶路径短,运行速度适当和有效避障的特点.仿真结果表明了这一方法的有效性与实用性. 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... 相似文献
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针对多机器人在实际作业中面临的全局拥堵问题和对人类避障问题提出了三种改进势场。为保证机器人之间的基础避碰,使用社群势场定义机器人之间的相互作用力。当人类与机器人在环境中共存时,使用行为势场,兼顾机器人移动效率和对人类避障,以寻求安全与效率之间的平衡。提出防堵势场以识别并避免全局拥堵。在仿真中,结合三种势场,对提出的规划方法的有效性进行了验证。通过投影的实验结果将改进前后的方法进行了对比,进一步说明了提出方法较传统方法效率更高。 相似文献
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