基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法 |
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作者单位: | ;1.上海工程技术大学电子电气工程学院 |
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摘 要: | 针对机器人路径规划中,传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种移动机器人路径规划的改进蚁群优化(ACO)算法。用栅格法建立环境模型,并基于人工势场建立启发信息素矩阵,降低了蚂蚁在初始阶段搜索的盲目性;引入激励函数,降低搜索过程中的死锁现象;改进信息素的更新机制,增强了优秀蚂蚁对全局路径规划的影响。仿真结果表明:改进后蚁群算法的机器人路径规划算法加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。
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关 键 词: | 蚁群优化(ACO)算法 人工势场 路径规划 机器人 |
Robot path planning algorithm based on improved ACO algorithm |
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