基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划

论文摘要

针对动态环境下的移动机器人最优路径问题,利用栅格法建模,提出1种改进蚁群算法。通过调整信息素启发因子和期望启发因子,自适应改变挥发系数。在路径规划时,提出相应的动态路径规划避障策略,使机器人在避障的同时得到最优或次优路径。实验结果表明,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下,该文算法经过25代收敛找到最短路径;改进算法比基本蚁群算法进化代数减少近50代,同时能有效避免移动机器人和动态障碍物碰撞,并且获得15.656的无碰路径。

论文目录

• 1 环境建模
•   1.1 栅格法建模
•   1.2 移动机器人运动问题描述
• 2 改进蚁群算法
•   （1）调整参数α、β
•   （2）调整动态参数ρ
• 3 单移动机器人动态路径规划策略及实现流程
•   3.1 动态环境中移动机器人路径规划策略
•   3.2 移动机器人动态路径规划流程
• 4 仿真实验及结果分析
•   4.1 对比实验
•   4.2 侧面碰撞与正面碰撞避障实验
•   4.3 25*25栅格中的避障实验
•   4.4 多动态障碍物环境中的避障实验
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王雷,石鑫

关键词: 改进蚁群算法,移动机器人,局部路径规划,动态环境,栅格法,最优路径,凹型障碍

来源: 南京理工大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自动化技术

单位: 安徽工程大学机械与汽车工程学院

基金: 安徽省自然科学基金(1708085ME129),安徽工程大学“中青年拔尖人才”培养计划

分类号: TP242;TP18

DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.06.005

页码: 700-707

总页数: 8

文件大小: 3085K

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