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。     

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。     

基于栅格地图环境的机器人路径规划算法

研究了基于栅格地图环境的移动机器人路径规划方法。针对基本蚁群算法在路径规划过程中出现的收敛速度慢、容易陷入局部最优解等缺陷,通过对栅格地图环境进行预处理,提取优势路径点,改进信息素浓度更新机制,限制信息素浓度强度的策略对蚁群算法进行了改进。通过仿真实验证明了该算法的可行性和有效性。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

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。     

融合改进蚁群和DWA的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优且动态规划能力弱等缺陷,提出一种融合改进蚁群和动态窗口算法（DWA,Dynamic Window Approach）的路径规划方法,解决移动机器人全局路径优化以及局部动态避障路径规划问题。在分析传统蚁群算法路径规划原理及优缺点的基础上,通过引入初始栅格转移规则、改变信息素更新方式、删除冗余节点、圆切障碍顶点等方法,提高蚁群算法的收敛速度、规划路径的平滑度以及安全可靠度;进一步在改进蚁群算法中引入DWA进行局部路径规划,实现机器人的动态避障。对比仿真结果表明,所提改进算法在路径长度、迭代次数、收敛时间以及路径平滑度、安全可靠度等性能指标上较传统算法均有所提高。     

蝴蝶优化算法的移动机器人全局路径规划研究

针对移动机器人路径规划问题提出了一种改进的蝴蝶优化算法。将蝴蝶优化算法与栅格法相结合,并对两种方法结合后的算法进行了具体说明;引入了禁忌表和回溯法,解决了算法在路径寻优中无后续扩展节点的问题;结合三次B样条曲线将路径规划中的最优节点作为控制点进行平滑输出,使移动机器人实际运动路径更加平滑。通过仿真实验,将改进算法与蚁群算法、遗传算法进行比较,证实了改进算法能够有效解决路径规划问题。将改进算法应用到实际的基于ROS的移动机器人上,实验结果证明了改进算法的有效性和可行性。     

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。     

人工势场引导蚁群算法的机器人导航路径规划

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,取消了障碍物斥力而只保留目标点引力,在目标引力下实现路径规划;以改进人工势场法规划路径启发蚁群算法,减少前期路径规划盲目性,实现加快收敛的目的;改进信息素更新方法,使信息素遗留因子随路径优劣自适应变化.由仿真结果可以看出,相比于蚁群算法和文献[10]势场蚁群算法,这里算法规划路径最短、平均迭代次数最少、算法平均耗时最少.     

基于改进蚁群算法激光导航轮式机器人路径规划

针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。     

一种新型蚁群随机树的机器人路径规划算法

为提高复杂环境下机器人的路径规划效率,提出了一种用蚁群算法来优化随机树算法的新的全局路径规划算法。该算法有效地结合了蚁群和随机树算法的优点,利用随机树算法的高效性快速收敛到一条可行路径,将该路径转换为蚁群的初始信息素分布,可以减少蚁群算法初期迭代; 然后利用蚁群算法的反馈性优化路径,求得最优路径。仿真实验表明,该蚁群随机树算法可以提高机器人路径规划的速度,并且在任何复杂环境下迅速规划出最优路径。     

基于蚁群算法的物资运送小车路径规划研究

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。     

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。     

基于改进蚁群算法的桥式起重机路径规划问题研究

通过研究桥式起重机路径规划问题,提出一种改进的蚁群路径规划算法。针对传统蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,借鉴A*算法和狼群分配原则改进自适应启发函数、信息素更新机制。根据桥式起重机的运行特征,通过运动学动力学分析抽象出两个仿真因子:路径长度和节点数量,提出以路径长度、运行时间和稳定性等性能参数为代价的新的评价标准。栅格环境下的桥式起重机路径规划仿真结果表明,改进的蚁群算法提高算法的收敛速度,避免搜索陷入局部最优,可以得到较优的工程应用路径。     

基于遗传算法的自动导引机器人全局路径规划

基于轨线导引的自主移动机器人的全局路径规划是一种较典型的路径规划问题。本文将必经路径点的所有离散组合影射到连续的整数域 ,然后采用了基于二进制编码的经典遗传算法来进行最优路径规划 ,收到了良好的效果。仿真结果表明 ,此算法可在较短时间内求得最优解或近似最优解