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基于改进蚁群算法的移动机器人最优路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢及转弯次数多等问题,提出了一种改进蚁群算法。该算法将栅格法建立的环境模型划分为3种不同搜索区域,运用数学模型按距离比值方法对初始信息素差异化分配,避免蚂蚁前期盲目性搜索;基于可选孙节点个数的区域安全信息和转角启发信息选择下一子节点,并构造目标性启发函数,有效减少蚂蚁陷入死锁次数,提高路径平滑性和目标导向性。采用"狼群分配策略"更新信息素,加快路径的优化。在动态路径规划中,根据滚动窗口的信息检测与碰撞预测,对不同的碰撞类型实施有效的避障策略。仿真结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯次数更少,能够有效避开静态及动态障碍物,具有较好的全局优化性,验证了改进蚁群算法在静态及动态路径规划下的可行性和优越性。 相似文献
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基于改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
《机械制造与自动化》2017,(6)
针对基本蚁群算法在移动机器人全局路径规划中收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的蚁群算法。将A*算法的根据目标点自适应调整启发函数的思想应用于蚁群算法中,增加目标点对启发函数的影响;改进状态选择策略,增加解的多样性;混合使用多种信息素分配机制,提高算法的收敛速度。通过布置相同的路径搜索条件,在MATLAB语言环境下进行仿真分析,验证了改进的算法是可行有效的。 相似文献
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为了提高机器人路径规划算法的收敛速度和收敛精度,提出了基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。介绍了栅格建模方法,分析了传统蚁群算法原理。提出了蚂蚁相遇策略提高了算法搜索效率,提出了蚂蚁回退策略避免陷入U形陷阱,设置了信息素感应阈值扩大了算法前期的搜索范围,改进了信息素残留方法使蚁群能够记忆最优路径,提出了信息素自适应调整方法,兼顾了算法前期的大范围搜索和后期的快速收敛。经仿真实验验证,相比于传统蚁群算法,改进算法具有更快的收敛速度、更优的规划结果,且改进算法的蚁群轨迹更加集中至最优解附近。 相似文献
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针对基本蚁群算法(ACO)易陷入局部最优和收敛速度慢的特点,提出了一种在复杂静态环境下移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。该算法通过限制信息素的范围,扩大了搜索范围,避免了算法的过早收敛,同时还提出了一种自适应调节信息素挥发系数的改进蚁群算法方略,旨在通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。算法还利用粒子群优化算法对蚁群算法中的关键参数进行优化,从而避免了参数选择的随机性和盲目性,提高了最优路径的搜索效果。仿真结果显示,改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的有效性和普遍应用性,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。 相似文献
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首先分析信息素挥发因子对蚁群算法的影响,继而引入信息素扩散模型,使得信息素不光影响本路径上的蚂蚁,同时也能影响其它路径上的蚂蚁.这大大增强了蚂蚁间的合作性,加快了蚁群算法的收敛速度,提高了全局搜索能力. 相似文献
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杨立炜付丽霞郭宁杨振郭翰卿徐兴毅 《计算机集成制造系统》2023,(8):2537-2549
针对目前服务于移动机器人的全局路径规划算法求解目标单一无法应对复杂且多变的实际环境等问题,提出一种多因素改进蚁群算法。首先,提出了RGB-2D栅格法模拟移动机器人的真实地面路况环境,并针对对角障碍情形,运用邻域矩阵探索法实现障碍检测,有效提高了路径的安全性;其次,为克服传统路径规划以距离为单一指标的局限性,构建综合考虑路径安全性、颠簸性、平滑性以及路程最短性的多因子启发式函数;考虑到传统蚁群算法早期搜索的盲目性,提出了初始信息素阶梯分配原则;然后,将信息素进行分类,按优化目标叠加每条路径上的信息素,运用最大最小蚂蚁策略和信息素挥发因子自调整策略避免局部最优;最后,运用动态切点调整法平滑路径,进一步提高路线质量。仿真实验表明,改进算法在复杂环境中具有良好的适应能力,且路径综合性能指标优于对比文献算法,可为实际环境中的多因素路径规划提供有效参考。 相似文献
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为了实现汽车引擎盖焊接路径最优规划,提出了自适应混沌蚁群算法的焊接路径规划方法.建立了焊接机械臂运动学模型和引擎盖焊点路径优化模型;分析了蚁群系统算法原理,对局部信息素更新和全局信息素更新方法进行了改进;在局部信息素更新方面,以蚂蚁聚集度为路径多样性度量依据,提出了局部信息素随蚂蚁聚度自适应更新方法;在全局信息素更新方面,鉴于混沌系统的随机性和遍历性,提出了全局信息素混沌扰动更新方法,用于增加信息素分布的多样性和随机性;基于以上两点改进,提出了自适应混沌蚁群算法.经验证,全局信息素更新方法和局部信息素更新方法均能够提高算法性能,两者叠加可以更大程度改善算法性能;将自适应混沌蚁群算法应用于引擎盖焊接路径规划,得到了最短焊接路径,长度为6.2m. 相似文献
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针对基本蚁群算法(ACO)收敛速度慢的特点,提出了一种移动机器人路径规划的蚁群优化改进算法。通过限制信息素的取值范围,扩大了搜索结果,从而避免了算法过早收敛,同时还提出了一种信息素挥发系数自适应调节的改进蚁群算法方略,意图通过自适应的调整信息素挥发系数来提高算法的全局性和算法的收敛速度。针对在栅格环境中蚁群算法规划出来的路径折线多,转角大的特点,提出了用贝塞尔曲线优化路径的方法。仿真结果显示,经过优化过后的平滑路径更加适合移动机器人的运行情况,在任意随机给定的环境中,算法能够迅速找出最优路径。 相似文献
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针对激光导航轮式机器人在复杂环境中路径规划原始算法存在路径较长和收敛速度较慢的问题,提出了一种改进蚁群算法。在实际算法中,先利用MAKLINK图论建立AGV运行环境的空间模型,接着用Dijkstra算法搜索优化路径;然后,在Dijkstra算法的基础上采用蚁群算法搜索最优路径;紧接着,在改进蚁群算法中,优先选择搜索前后两节点同起点到终点夹角一致或相差不大的后一个搜索节点,获取新的信息素更新策略,并进行角度的初始化和信息素计算;最后,在Matlab上完成算法的编写并得到仿真结果。结果表明,改进蚁群算法路径优化性能更好,对实际环境中机器人的路径规划具有指导意义。 相似文献
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为了解决分形刀轨中存在的大量空行程和跳刀问题,使用部分边界裁剪轮廓对分形路径段进行了连接。首先采用蚁群算法对同一切片层面上的分形路径段进行初步连接,确定整体最短连接路径。然后依据扫描路径规划原则,对连接路径进行有效性判断,消除了不合理连接路径对成形质量的影响。针对基本蚁群算法存在的收敛慢、易陷入局部最优解等缺陷,采用动态调整选择策略和信息素挥发系数对蚁群算法进行了改进。试验结果表明,该方法有效减少了同一切片层面上的空行程和跳刀次数,且改进的蚁群算法具有很好的收敛效果和全局搜索能力。 相似文献
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针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中,全局搜索效率差,收敛速度慢,路径转弯次数过多且不够平滑等问题,本文提出一种改进蚁群算法。该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素,加快算法的收敛速度;通过引入距离函数和方向函数作为启发因子,改善路径搜索质量;采用一种改进自适应伪随机转移策略,减小陷入局部最优解的概率;在最优路径的基础上引入三次均匀B样条曲线进行优化,提高路径的平滑性。通过在2种不同规模环境下的路径规划实验表明,本文算法相比传统算法在分别减少55.6%和59.4%转弯次数的基础上,提升87.5%和100%的收敛速度,验证了本文算法的优越性。最后,以QBot2e为平台,将本算法应用到室内自动导引车(AGV)路径规划中,进一步验证了算法的实用性。 相似文献
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为了优化轮式机器人三维路径,进行了特殊三维空间有效路径设计,提出了自适应蚁群算法(AACS)。并将该算法应用于三维空间机器人路径规划中,将轮式机器人所处位置与目的点之间的空间划分成带有坡度角的立体网格,定义其有效路径,形成TSP模式。自适应蚁群按TSP模式搜索从原点到目的点之间的最短路径。实验表明:自适应蚁群优化方法克服了传统蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,提高了收敛速度和精度,输出稳定性好,可以解决轮式机器人在三维实际工作环境中的路径优化问题。 相似文献
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