基于蚁群算法的Tripod机器人路径优化研究

为提高基于视觉的抓取机器人在多目标、多约束情况下控制效率,以Tripod机器人为模型,提出带有约束矩阵的蚁群算法,使其在满足控制要求的情况下求解出机器人抓取的最优路径。首先,通过图像矫正、阈值分割和特征提取等图像处理方法,得到物体的位置、颜色等信息;接着,按照有约束旅行商问题建立模型,构造运动和颜色约束矩阵;最后,在LabVIEW中采用蚁群算法求解最优路径,并将控制方案传输到机器人控制系统中,使其按照最优路径自动完成抓取过程。实验结果表明,该方法在完成抓取任务的同时,缩短了机器人运动路径,对实际生产中工业机器人智能抓取具有指导意义。     

基于参数优化蚁群算法的机器人路径规划研究

采用蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解棉花搬运机器人全局路径规划时,会出现规划效率低、蚁群算法参数的改变对规划效果影响大等问题。提出了一种粒子群参数优化的改进蚁群算法,该算法能够根据地图情况的不同智能地调节参数组合,从而在各种地图中能够发挥蚁群算法的最佳性能。通过实验数据分析蚁群算法重要参数对规划效率的影响,进行参数优化;针对改进后算法耗时大的问题,提出粒子群算法的动态惯性权重调整策略和改进的蚁群算法信息素更新策略,保证求解质量的同时,提高了优化效率,在障碍物分布不同的地图中进行仿真实验,通过与蚁群算法路径规划结果的对比,证明了粒子群参数优化的改进蚁群算法能够发挥蚁群算法最佳性能,可提高移动机器人到达目标点的速度并降低机器人运动过程中的损耗。     

基于蚁群算法的白车身焊接机器人路径优化研究

针对目前焊接机器人路径规划缺乏理论依据的现状,本文提出了将路径规划问题抽象为TSP问题的数学模型解决思路。文章分析研究了该数学模型的计算方法,运用蚁群算法作为计算引擎,编写了相应的Matlab优化程序。结果证明,该算法不仅有效,而且具有较快的计算速度。     

基于蚁群算法的机器人路径规划研究

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。     

基于改进蚁群算法的机器人末端路径排序优化

建立了针对机器人加工时的末端运动路径排序优化问题的数学模型,将该模型转化为广义旅行商问题并用蚁群算法求解。同时对经典的蚁群算法进行了改进,即采用多阶段搜索策略、邻域搜索策略及多蚁种搜索策略,使改进后的蚁群算法能为机器人求取一条更优的末端运动路径。计算机仿真与机器人加工实验结果表明,改进蚁群算法所得的末端运动路径比基本蚁群算法所得结果缩短了3%以上。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法在路径规划时出现收敛速度慢,易陷局部最优的问题,提出一种改进的蚁群算法。首先,为使算法在搜索时更具导向性引入方向夹角启发因子减少提高搜索速度;其次,融入A*算法的估价函数思想来改进启发函数,降低死锁可能性;最后,提出基于拉普拉斯概率分布的信息素挥发因子自适应策略,加快了算法收敛速度。多次仿真实验表明,所提出的改进算法能够快速,高效地寻找到最优路径,且路径质量优于基本蚁群算法规划出的路径。     

全向机器人蚁群算法路径规划与运动控制研究

针对飞机蒙皮对缝间隙与阶差测量中执行机构的路径规划和运动控制难题,传统的轮式机器人灵活性、机动性较差,提出将四轮全向机器人作为飞机蒙皮测量的执行机构,具有平面内零半径转向、可向任意方向运动的特点。采用基于蚁群算法的路径规划方法,把规划好的路径信息转变为全向机器人可识别、可执行的运动指令,将测量传感器运送到多个被测位置完成蒙皮测量任务。通过iGPS实时获得全向机器人在飞机测量现场的位姿,实现其自主标定与导航。     

基于蚁群算法全自主机器人路径规划研究

蚁群算法是一种源于大自然中生物世界的仿生类算法,它模仿昆虫王国中蚂蚁搜索食物的行为特征,是一种通用型随机优化方法。本文将蚁群算法引入全自主机器人路径规划之中,让机器人寻求一条最优路径。仿真实验证明了该方法的可用性和有效性。     

轮式机器人路径规划的改进蚁群算法

针对轮式机器人在多窟障碍地形图中的路径规划问题,为了克服基本蚁群算法的局部最优问题,提高算法的收敛速度,以及节约找寻最优路径的时间,提出了一种基于多维信息素及模糊集的改进蚁群算法。在栅格化地图上,通过模糊集将某一点距离障碍物以及接受目标的信息程度表达出来,重新更新栅格化地图,从而减少地图中搜索空间,节约搜索时间。其次把传统蚁群算法中的一维信息素改进为多维信息素,得到满足多个约束条件下的路径。通过多组仿真实验的结果表明,验证了改进算法的可行性和有效性,提高了基本蚁群算法对最优路径问题的优化性能与收敛速度。与现有算法相比较,迭代次数节约了70%左右,缩小了20%的蚁群数量。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划问题研究

针对基本蚁群算法前期搜索效率低下以及在寻优的过程中会穿过障碍物等问题,提出改进的蚁群算法,即采用动态调整启发因子、信息素初始化改进策略、可选节点的筛选机制方案进行改进工作。通过对基本蚁群算法和改进蚁群算法的仿真结果分析可知,改进后算法的最优路径长度虽然有所增加,但减少了蚂蚁前期到达最优路径的迭代次数,得到一条无碰撞、没有穿过障碍物的路径,且耗时与基本蚁群算法相持平,保证了机器人路径的安全性,提高了算法的前期搜索效率。     

改进蚁群算法的变电站群机器人路径规划研究

群机器人提高了单个机器人的工作效率,同时群机器人协作路径规划是保障机器人之间能够安全运行的前提,对此提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划研究,是在蚁群搜索路径时产生个别蚂蚁开辟没走过的道路,采用分块式的格局让机器人在变电站巡检更少的触碰,利用改进蚁群算法在变电站中规划一条总路径最短的有效路径。所提出改进的蚁群算法提高了传统蚁群算法的搜索能力,明显改变了传统算法的局部性调整,而且在搜索过程中体现改进蚁群算法对机器人路径规划的有效性。     

基于蚁群算法AS-R移动式机器人路径规划的研究

蚂蚁算法是—种新的仿生优化方法。它吸收了昆虫中蚂蚁的行为特性,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中进行寻优。本文提出了一种适用于移动式机器人路径规划的蚁群优化方法,该方法在移动式机器人执行任务时可以在避开障碍的情况下,以最短路径到达目标点。实验研究证明了该方法的可行性和优越性。     

移动机器人路径规划中的蚁群优化算法研究

针对将传统蚁群算法引入到移动机器人的路径规划当中会存在收敛速度慢、效率低下、容易陷入局部最优,甚至出现死锁等缺陷,提出一种改进的蚁群算法,以栅格法建立机器人工作环境,改进信息素的更新方式,设置信息素浓度的阀值,引入死锁处理策略,改进状态转移概率,增加解的多样性。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,改进的蚁群算法能缩小对最优路径的搜索范围,降低迭代次数,提高对最优解的搜索效率,能获得全局最优无碰撞的路径。     

基于蚁群算法的配送路径优化系统研究

充分考虑了路况、天气条件、交通条件等因素对配送的影响,在前人研究的基础上建立了包括车辆配送固定费用和其他相关费用,并带有时间窗约束的以运输费用最小为目标函数的数学模型。最后介绍了系统和数据库的设计思路,结合蚁群算法的基本原理,成功实现了该系统,提高了配送效率。     

基于蚁群算法的孔群加工路径优化研究

需要在零件上钻多个孔时,关键是选择选择一条科学合理的刀具路径。引用蚁群算法解决旅行商问题的方法来解决零件TSP(Traveling Salesman Problem)孔群加工路径的优化问题,并分析蚁群算法中各个变量对最优路径的影响,找到最合适的参数规划出一条科学的加工路径,从而减小刀具的运动路程,缩短加工时间,对提高生产效率有重要意义。     

点焊机器人轨迹能耗模型及其优化算法研究

提出一种点焊机器人最优能耗轨迹优化方法,将机器人关节空间中的关键点用五次多项式曲线连接,并基于机器人动力学建立了永磁交流伺服电机驱动的点焊机器人轨迹能耗模型。在考虑运动学、动力学及生产周期约束的情况下,采用蜜蜂进化型遗传算法求解了点焊机器人最优能耗轨迹。为保证算法全局寻优和收敛速度,构建了一种非线性适应度函数。仿真结果表明,与之前算法相比,求解效率更高,且最优能耗轨迹较最短时间轨迹能耗明显减少。     

基于蚁群算法的货物配送路径优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某货物配送路径优化模型,并采用蚁群算法和单纯形法对该配送中心配送货物运行路径进行了优化研究。对三个实例进行了探讨研究,得出了两种重要的关系。优化方案解决了车辆载货量不均以及配送路程长等问题,优化后的路线方案更加合理。采用蚁群算法解决货物配送路线优化问题的研究,对解决类似理论与实践问题具有参考和指导意义。     

基于蚁群算法的配送路径优化系统研究

充分考虑了路况、天气条件、交通条件等因素对配送的影响,在前人研究的基础上建立了包括车辆配送固定费用和其他相关费用,并带有时间窗约束的以运输费用最小为目标函数的数学模型.最后介绍了系统和数据库的设计思路,结合蚁群算法的基本原理,成功实现了该系统,提高了配送效率.     

基于遗传-蚁群算法的PHEB模糊控制策略优化

以并联式混合动力客车（PHEB）为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB模糊控制策略模型和整车模型,并对优化前后的实例PHEB性能进行了仿真分析。研...     

准三维机器人路径规划的改进蚁群算法

机器人在荒野物资运输和山地自由行走时,需要在山地表面规划出行走路线,为此提出改进的蚁群算法加以求解。根据坡度提出避障规则,在满足避障约束条件下,合理增加路径的多样性;根据当前节点到目标点和起点的距离,重新设计启发式函数,驱使机器人尽量沿着起点和目标点之间的最短路径行进;依据实时路径长度,动态调整挥发系数,以精炼搜索空间、提高收敛性能。将改进蚁群算法与原始算法进行比较,实验结果表明改进蚁群算法的有效性优于原始蚁群算法。