改进元胞蚂蚁模型在路径规划中的应用

将地图离散化处理是移动机器人的摄像头传感器的通用方式。元胞自动机理论是一种适合复杂大系统模拟的工具,其时间、空间和状态都离散;而蚁群算法是解决离散优化问题的成熟理论。元胞蚁群模型是结合元胞理论和蚁群算法的一种新路径规划方法。实验表明：这种新方法可行且有效。     

元胞蚂蚁模型在路径规划中的应用探讨

移动机器人路径规划是机器人研究的关键技术之一,过去的路径规划方法存在搜索的盲目性以及数据存储量过大等问题。为解决这些问题,提出一种新的基于元胞蚂蚁模型的路径规划方法,并尝试改正蚁群算法固有的一些缺点,使其成比较适合工程需要的方法。通过试验进行了改进方案的分析,得出相关结论。     

蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用

蚁群算法是优化领域中新出现并逐渐引起重视的一种仿生进化算法.首先介绍了蚁群算法基本原理和特点;然后回顾近年来国内外学者针对移动机器人路径规划的特点,对蚁群算法的进行改进,将其引入移动机器人中进行障碍规避和寻找最优路径,所提出的各种静态路径规划和动态路径规划方法的基本思想和特点.最后分析了蚁群算法在移动机器人路径规划应用中存在的问题,以及该学科未来研究方向.     

基于细胞自动机的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,提出一种基于细胞自动机的路径规划算法.该算法首先将移动机器人的起点、目标点和空间障碍物定义为一组离散的细胞状态,建立环境的细胞自动机模型;然后由机器人移动的曼哈顿距离设计演化规则;最后根据演化后的细胞状态搜索最优路径.对简单和复杂环境下的机器人路径规划问题进行了仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性.     

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.     

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。     

元胞贝叶斯决策路径规划方法

提出了基于贝叶斯决策的元胞自动机局部路径规划方法.以元胞蚁群系统能够求取离散化地图的全局最优路径,但是该方法缺乏对局部环境变化的适应性.将元胞蚁群系统得出的状态先验概率数据,以贝叶斯决策理论求取最小条件风险用于最优路径识别,在此基础上运用提出一个新概念--超级风险,可以处理一类环境改变后的局部路径规划.实验结果显示该方法可行且具有一定的智能化.     

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.     

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。