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$pm3sigma$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.     

基于惯性蚁群算法的机器人路径规划

栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个节点间的优化路径上无障碍物时,将中间节点删除,换成优化路径。根据优化信息,动态调整信息素挥发系数,提高了算法环境适应能力。仿真结果表明,相比传统蚁群算法,惯性蚁群算法能更快地找到较优路径,能有效优化路径质量。     

基于ROS下移动机器人地图构建与路径规划研究

由于传统的算法在机器人地图构建以及路径优化方面效果较差，难以取得较好的效果，因此结合机器人ROS系统实现对移动机器人在地图构建以及路径规划的研究。具体包括对粒子滤波算法进行了改进，提高定位建图的精度；之后对地图进行三值化图像处理，去除地图的噪声和重影等问题，并提高地图构建的精度。在路径规划方面结合蚁群算法进行实现，并提出了一种改进的蚁群算法，该方法融合了A*算法，提高了路径规划的效率；最后利用Matlab进行仿真。实验结果证明，提出的改进算法在路径搜索速度上优于传统的蚁群算法。     

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。     

一种改进蚁群算法的移动机器人快速路径规划算法研究

以Dijkstra算法求解移动机器人路径规划(mobile robot path planning,MRPP)问题已得到广泛的应用,但在复杂工况下无法保证求解的正确性和全局最优性.而基于蚁群算法的移动机器人路径规划模型,在一定条件下能可靠地获得全局最优解,但存在求解时间过长的问题.因此,提出一种结合Dijkstra算法和蚁群算法模型两者优势求解MRPP问题的融合优化方法,以实现在短时间内获得全局最优解的目标.首先,应用Dijkstra快速算法在机器人工作环境中粗略寻迹得到最短路径次优解,然后,在次优解路径附近进行工作环境的精确划分;最后,利用蚁群算法在次优解附近精确寻迹,使最终的寻迹结果无限逼近最短路径.仿真结果表明,该融合优化方法既克服了经典蚁群算法求解时间过长的缺点,又能无限逼近全局最优解,寻迹时间较蚁群算法可缩短90%以上.     

基于改进蚁群和DWA算法的机器人动态路径规划

路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

基于非完全平坦地形下的移动机器人路径规划

目前,人工智能技术已在机器人领域中广泛使用,由此诞生了智能机器人。其中,移动机器人为研究热点,受到国内外专家、学者的高度关注。这类机器人研究的重点体现在怎样产生“移动”状态,其关键技术是路径规划。在此探讨了非完全平坦地形环境下的移动机器人路径规划问题,提出了采用势场-蚁群融合算法引导移动机器人规划路径并通过实验进行验证。考虑到原有路径规划没有分析地形影响要素,因而产生较多的能耗,在此将其工况环境设定为非完全平坦地形,从而阐述一类基于多地形约束条件的路径规划方案。     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航综述

综述了自主式移动机器人导航技术,对其中的同步定位与地图创建、路径规划以及多传感器信息融合等技术进行了详细的分析,并从基于地图、基于环境和基于行为3个方面全面地阐述了移动机器人路径规划技术的研究现状.对当前的研究热点SLAM技术、遗传算法和基于行为的规划算法等进行了较为详细的介绍和分析.同时,展望了移动机器人导航技术的发展趋势.     

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。     

面向机器人全局路径规划的改进蚁群算法研究

针对基本蚁群算法在机器人路径规划过程中路径转弯角度过大、易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,对其进行改进。在分析机器人路径规划环境建模方法基础上,将转角启发函数引入至节点选择概率公式,以增强路径选择指向性,提高算法搜索速度;通过引入当前节点与下一节点之间的距离和下一节点与目标节点距离之和的二次方对启发函数进行改进,使得算法搜索过程更有针对性,并降低陷入局部极小值概率;提出信息素挥发因子自适应更新策略,扩大算法搜索范围,提高收敛速度;利用遗传算法的交叉操作对移动路径进行二次优化,以增强算法的寻优能力,进而以Floyd算法为基础引入路径平滑操作,减少移动路径节点。在MATLAB中与其他算法通过求解多个单模测试函数与多模测试函数进行对比,并在栅格法环境建模中进行机器人全局路径规划仿真对比实验,以验证改进算法在路径寻优速度和质量上更具优越性。仿真结果表明,改进后的蚁群算法具有一定的可行性和有效性。     

基于人工免疫改进的搬运机器人蚁群路径规划

针对搬运机器人在障碍环境下的路径寻优问题,提出一种基于人工免疫改进的蚁群路径规划算法(AI-ACA)。蚁群算法(ACA)的规划依赖于信息素挥发系数、期望启发因子和信息启发因子等参数的选取,传统ACA通过经验来设定这三个参数,但路径寻优中的最优参数因障碍环境而异,为解决经验参数对不同环境路径寻优结果的影响,引入人工免疫算法(AIA),对ACA的相关参数进行迭代优化,以此改善路径寻优结果。仿真结果及在自制机器人平台上测试表明,AI-ACA对于不同障碍环境可以准确地进行路径规划,在同样环境下较所参考的定参数蚁群路径规划效果有明显提升,提高了整个系统的运输效率。     

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。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法,基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁的觅食行为;针对路径规划的需要,搜索过程采用了蚂蚁回退策略、目标吸引策略、参数自适应调整和路径优化策略;利用蚂蚁回退策略和惩罚函数使得蚂蚁能够顺利跳出陷阱,并且在下一次搜索中不再选择此路径,从而避免了遇到陷阱时形成的路径死锁情况,同时也提高了最优路径的搜索效率;仿真试验结果表明,该算法能迅速规划出最优路径。     

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。     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法。在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度。制定信息素更新规则时引入拐点评价函数,提高搜索路径的光滑性,提高机器人安全性和降低能耗;提出回退策略有效减少蚂蚁死亡数量,提高路径规划方法的鲁棒性。仿真实验表明,在相同的环境下,改进的蚁群算法在机器人路径规划中搜索效率和收敛速度明显优于其他算法。     

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。     

移动机器人路径规划算法综述

路径规划算法是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对移动机器人路径规划技术进行研究,分析各算法的实现机制与原理,并系统性的总结了主流路径规划算法研究现状。根据移动机器人路径规划算法的特点,将路径规划算法分为：传统规划算法、智能规划算法、基于采样的规划算法。基于以上分类,分述近年来的主要研究成果,重点分析各类算法的优缺点。针对移动机器人路径规划算法研究现状,对其未来研究方向进行展望,为移动机器人路径规划大发展提供一定的思路。     

蚁群算法在机器人路径规划中的应用研究

针对传统机器人路径规划方法无法保证寻找全局最优路径的问题,本文提出了一种基于蚁群算法求解机器人路径规划的方法.在此基础上构建了移动机器人路径规划模型,并通过Visual C 6.0进行仿真.结果表明该算法能够在动态和静态环境中迅速找到机器人的最优路径,与基于遗传算法的路径规划方法相比具有较大的优势.