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...     

基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

为提高机器人全局路径规划的通用性,将机器人的环境地图分为目标点在障碍物内和障碍物外两种情况,采用了伪随机比例规则和随机选择机制,使蚂蚁下一节点的选择在倾向于目标点的同时又不会陷入局部最优解,既提高了蚂蚁的搜索效率又扩展了搜索范围,并采用最大一最小蚂蚁思想来限制信息素的强度以防止早熟收敛现象的发生。为提高算法的实用性,运用几何方法对路径进行了修正处理,实现了机器人的快速全局路径规划。仿真研究表明：该算法具有较强的通用性、实用性和路径较优的特点。     

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。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

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。     

基于改进人工势场法的移动机器人局部路径规划的研究

本文介绍了一种常用的移动机器人局部路径规划方法—人工势场法,分析了传统的人工势场法由于局部最小问题而导致规划失败的原因,综述了解决该问题的方法,在此基础上重点介绍了一种通过改变斥力势场函数来解决局部最小问题的改进方法,并给出了仿真结果。     

基于A*算法和人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A*方法进行了有效的改进,新的A*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用研究

移动机器人作为智能化发展的重要产物之一,为人们提供扫地、擦地、擦窗户等服务.此类型机器人在移动路径规划上尚存在一定提升空间.为了改善机器人移动路径规划精度,加快路径搜索收敛速度,在传统蚁群算法基础上,采用蚂蚁相遇方法,在保留蚂蚁遍历路径记忆能力的同时,对算法路径搜索、路径选择、挥发系数进行改进.经过仿真分析验证改进后,算法收敛性能及路径规划性能得到提升.     

改进D* Lite和人工势场法的移动机器人路径规划研究

在变化的室内环境中,将D* Lite与人工势场法相结合进行移动机器人路径规划.首先,使用D*Lite初步规划出一条全局最优路径,再通过节点筛选机制来剔除全局路径的冗余节点,使得所规划的路径更加平直;然后,当遇上未知障碍物调用重规划环节时,融合人工势场法,使得重规划的路径与未知障碍物保持在一个安全的距离,避免移动机器人在...     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

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。     

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。     

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。     

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。     

基于A*

针对二维栅格地图下,移动机器人以最短路径遍历所有目标点的路径规划问题,提出一种基于启发信息扩展节点的 A*     

均匀粒子群蚁群融合算法的机器人路径规划

为了提高移动机器人点对点路径规划的性能,提出了均匀粒子群蚁群融合算法。首先分析了粒子群算法原理,找出了导致算法"早熟"的搜索机制缺陷,提出了均匀粒子群算法,此算法改进了粒子群算法的搜索机制,保证了在迭代过程中的粒子多样性,克服了算法"早熟"问题;介绍了蚂蚁系统和蚁群系统算法的区别,提出了均匀粒子群蚁群融合算法,首先使用均匀粒子群算法搜索次优路径,在此路径上撒播信息素,然后使用蚁群算法寻找最优路径。实验结果表明,融合算法规划出的路径最短,而且迭代效率高、容错能力强。     

机器人导航路径的多种群博弈蚁群规划策略

为了降低移动机器人工作路径长度、减少算法迭代次数、提高路径平滑性,提出了多种群博弈蚁群算法的规划方法.建立了机器人工作环境的栅格模型;提出了由1个主种群和2个从种群组成的多种群蚁群算法;将博弈论应用于种群的协同与竞争中,设计了合作博弈机制、奖惩机制、针锋相对机制和协调博弈机制;针锋相对机制和协调博弈机制应用于从种群间的...