| 人工势场引导蚁群算法的机器人导航路径规划 |
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| 引用本文： | 董炫良,赵桂清.人工势场引导蚁群算法的机器人导航路径规划[J].机械设计与制造,2021,364(6):169-173. |
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| 作者姓名： | 董炫良 赵桂清 |
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| 作者单位： | 广东省海洋工程职业技术学校,广东广州 510320;聊城大学,山东聊城 252000 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 移动机器人 路径规划 改进人工势场法 蚁群算法 启发信息 |
Robot Navigation Path Planning Based on Ant Colony Algorithm Guided by Artificial Potential Field |
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| DONG Xuan-liang,ZHAO Gui-qing.Robot Navigation Path Planning Based on Ant Colony Algorithm Guided by Artificial Potential Field[J].Machinery Design & Manufacture,2021,364(6):169-173. |
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| Authors: | DONG Xuan-liang ZHAO Gui-qing |
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