蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述

路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究

移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把蚁群算法引入到机器人路径规划中;普通的蚁群算法存在收敛速度慢、效率低和容易陷入局部最优等缺陷,难以直接应用于机器人路径规划中;提出一种在蚁群算法中改进信息素的更新方式、引入最大最小蚁群系统以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方法,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方法能缩小最优路径的查找范围,降低发现最优路径所需的循环次数,能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究

研究移动机器人路径规划问题.移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解.为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法.蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到-条避开障碍物的最优机器人移动路径.仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据.     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.     

基于变步长蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法以及双层蚁群算法在路径规划中存在搜索效率低、收敛性较慢以及成本较高的问题,本文提出了变步长蚁群算法。该算法扩大蚁群可移动位置的集合,通过对跳点的选择以达到变步长策略,有效缩短移动机器人路径长度;初始化信息素采用不均匀分布,加强起点至终点直线所涉及到栅格的信息素浓度平行地向外衰减;改进启发式信息矩阵,调整移动机器人当前位置到终点位置的启发函数计算方法。试验结果表明:变步长蚁群算法在路径长度及收敛速度两方面均优于双层蚁群算法及传统蚁群算法,验证了变步长蚁群算法的有效性和优越性,是解决移动机器人路径规划问题的有效算法。     

基于改进蚁群算法的全向移动机器人全遍历路径规划

受全遍历环境影响, 现有方法规划得出的路径长度过长, 为提高路径规划性能, 获取最优路径, 提出基于改进蚁群算法的全向移动机器人全遍历路径规划方法. 在拓扑建模示意图的基础上, 依据移动机器人在原坐标系下的位置信息, 利用角度转换建立新的环境模型. 考虑蚁群算法存在的问题, 将递减系数引入到启发函数中, 更新局部信息素, 通过设定迭代阈值, 调节信息素的挥发系数. 最后通过路径规划流程设计, 实现对全向移动机器人全遍历路径的规划. 实验结果表明, 所设计方法不仅可以缩短全遍历路径长度, 还可以缩短路径规划时间, 获取最优路径, 从而提高了全向移动机器人的全遍历路径规划性能.     

改进动态规划算法的移动机器人路径规划

针对静态栅格环境下的移动机器人全局路径规划问题,通过分析移动机器人到达目标的搜索方向和路径变化的动态特征,分别建立下降路径搜索动态规划模型和上升路径搜索动态规划模型,并依据整列元素路径值变化特点设计了两种模型交互使用的改进动态规划算法。仿真实验结果表明算法具有较好的路径规划效率,可以同时完成多个目标路径规划,且覆盖率越大的环境求解越快速。实验也表明改进动态规划算法同蚁群算法对比能够更快速有效地给出移动机器人较优通行路径。     

一种移动机器人路径规划方法的研究

该文主要是设计了一种可扩展式移动机器人,提出了基于Levenberg-Marquardt方法优化的EKF-SLAM算法、基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划,并探索了一种新的最优路径搜索方法,即有机地将移动机器人局部路径规划融入全局路径规划中,并且通过机器人仿真实验完成室内移动机器人的自主导航,相比传统方法能够提高...     

蚁群元胞模型的应用研究

路径规划是移动机器人的重要研究课题之一,但过去的很多方法都存在一些不足.针对这些问题,一种新方法--蚁群元胞模型被提出,并将应用于移动机器人路径规划.蚁群算法是求解组合优化问题的有力工具,而元胞自动机是适合复杂大系统模拟的工具.将蚁群算法用元胞自动机来建立就产生了蚁群元胞模型.通过两组试验从不同角度考察了蚁群元胞模型应用的可行性.试验结果表明,改进的蚁群元胞模型能够解决路径规划问题,且模型中的相关参数也有一些的规律.     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。