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一种移动机器人全局最优路径规划算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对移动机器人全局最优路径规划问题,首先提出一种基于线性操作的遍历式算法,该算法通过场扫描方式生成步长转换矩阵(STM,Step Transform Matrix),并在步长转换矩阵中搜索考虑方向一致的最短路径,从而可以得到避免不必要路径转折的全局最短路径.其次提出了一种评价标准来区分路径优劣.最后通过仿真与圆形波传播算法进行了路径规划对比实验,实验结果表明本文所提算法在所提出的路径评价标准下可以获得比波传播算法更优的路径. 相似文献
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针对蚁群系统(ACS)算法收敛速度慢、易陷入局部最优、路径转折点数量过多等问题,提出了一种基于跳点搜索(JPS)策略的ACS全局路径规划算法.该算法在迭代前加入一只特殊蚂蚁,利用方向因子引导该蚂蚁始终朝着目标方向前进,并查询是否存在最简路径;在蚂蚁查询下一个节点时,利用JPS算法思想舍去大部分不需要计算的节点.最后,为验证该方法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真实验,仿真结果表明,改进的ACS算法相比于ACS算法,收敛速度加快、收敛时间缩短,且路径更优.最后将算法应用到实际的基于机器人操作系统(ROS)的移动机器人导航实验中,实验结果表明,改进的ACS算法能够有效地解决移动机器人全局路径规划问题,且能明显提升机器人全局路径规划的效率. 相似文献
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基于移动机器人的安全考虑,提出了一种改进的可视图法。该方法用尽可能远离障碍物的路径表示弧,先确定可能的路径点作为节点,然后考虑可能路径,建立结点间的弧,并用Dijkstra算法求出图中的最短路径。最后通过仿真研究表明,用文章提出的方法规划的路径可以达到或接近最优路径。 相似文献
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以栅格法和粒子群算法为基础,提出了一种新的机器人实时全局最优路径规划方法.该方法包括采用栅格法对环境进行建模和直接运用粒子群算法在环境模型中搜索全局最优路径.在计算机上进行了仿真,仿真结果证明了该方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对传统路径规划算法计算量大、电路映射地图建模复杂等问题,提出了一种基于电势场法的路径规划新方法.首先,为降低环境建模的复杂度,对Zhang细化算法进行了改进,获得能够细致描绘地图连通关系的骨干图;在此基础上,提出了一种基于电势场理论的模型建立方法,此后通过对模型电流通路的快速搜索获取初始路线,大大降低了路径规划算法的运算量;然后,基于内接圆角方法对路径进行平滑处理,解决了路径离散问题,得到适合服务机器人行走的最优路径.大量对比实验表明,该改进Zhang细化算法有效降低了建模及求解复杂度,提出的基于电势场法的全局路径规划算法很好地解决了传统算法搜索效率低的问题. 相似文献
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基于改进模拟退火混合算法的移动机器人全局路径规划 总被引:2,自引:1,他引:2
利用改进模拟退火算法与共轭方向法组成混合全局优化算法,对移动机器人全局路径规划进行求解.该混合全局优化算法先用共轭方向法搜索局部最优解,再用改进模拟退火算法跳出局部最优解,依此更新温度值.如此反复操作,直至找到全局最优解.仿真结果表明该算法具有较好的优化效果,能快速收敛到全局最优解. 相似文献
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针对机器人在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径,收敛速度慢,路径搜索盲目性大,拐点多等问题,提出一种改进双向蚁群算法.以栅格地图为机器人运行环境,对障碍物有效顶点进行定义、编码和运用,同时结合以相同障碍物有效顶点为相遇条件的双向蚁群算法,双向交替进行路径搜索,能够快速地找到更短路径,得到的路径拐点更少.引入改进... 相似文献
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复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法 总被引:17,自引:1,他引:16
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. 相似文献
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针对传统蚁群算法在路径规划中存在收敛速度和寻优能力不平衡,算法易陷入局部最优等问题,提出一种自适应改进蚁群算法。为了提高算法收敛速度,在栅格环境下,根据最优路径的特点以及实际环境地图的基本参数,对初始信息素进行差异化分配;为了提高蚂蚁搜索效率,在状态转移概率中引入转角启发信息并对路径启发信息进行改进;重新制定信息素更新策略,设定迭代阈值,调整信息素挥发系数和信息素浓度,使算法在迭代后期依然具有较强的搜索最优解能力;采用分段三阶贝塞尔曲线对最优路径进行平滑处理以满足机器人实际运动要求。通过实验仿真与其他算法进行对比分析,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。 相似文献
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一种蚂蚁遗传融合的机器人路径规划新算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对栅格法建模的不足,本文研究一种全新的蚂蚁算法与遗传算法融合的机器人路径规划算法.该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径.计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障. 相似文献
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移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把蚁群算法引入到机器人路径规划中;普通的蚁群算法存在收敛速度慢、效率低和容易陷入局部最优等缺陷,难以直接应用于机器人路径规划中;提出一种在蚁群算法中改进信息素的更新方式、引入最大最小蚁群系统以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方法,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方法能缩小最优路径的查找范围,降低发现最优路径所需的循环次数,能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。 相似文献