基于改进势场蚁群算法的AGV路径规划

针对传统蚁群算法用于路径规划问题时易出现初期搜索盲目性以及易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的势场蚁群算法.首先将人工势场算法融合到蚁群算法中,通过障碍物和目标点产生的势场合力作为部分启发信息,减小路径搜索初期的盲目性,从而加快算法的收敛性;然后对算法中的路径选择策略进行了分析和优化,通过设置临时禁忌表排除部分栅格、提高算法速度;最后通过仿真验证了该算法性能优于基本蚁群算法.     

基于势场蚁群算法的机器人全局路径规划

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了算法的执行步骤.此外,分析了不同的信息素启发因子和信息素挥发系数对算法路径长度、迭代次数和收敛速度的影响.最后仿真验证了该算法优于基本蚁群算法,也得出了信息素启发因子参数选择的合理范围.     

智慧校园电力机器人路径规划研究

机器人路径规划是机器人的关键技术,采用蚁群算法对智慧校园电力机器人路径规划问题进行了研究.在对传统蚁群算法分析的基础上指出挥发系数和转移概率对算法的收敛速度和全局搜索能力具有比较大的影响,通过构造一个和迭代次数相关的动态挥发系数和在转移概率中引入节点安全度来对传统的蚁群算法进行改进.采用传统蚁群算法和改进的蚁群算法对电力机器人在简单栅格地图和复杂栅格地图下的路径进行规划仿真分析,结果表明改进的蚁群算法收敛速度快,具有更强的全局搜索能力,为智慧校园电力机器人的路径规划提供了 一定的参考.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法中收敛速度和局部最优的矛盾,提出一种适用于静态环境的基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法.在环境建模方面,利用机器人起点和终点的位置建立环境的可视图.改进的蚁群算法将环境中局部的路径信息加入到信息素的初始化和路径选择概率中,提高了算法收敛速度的同时尽可能地避免算法早熟.当算法陷入停滞时,引入交叉操作并调整α,β和ρ的值,增加了算法的逃逸能力.仿真结果证明了所提方法提高了最优路径的搜索效率,整体性能优于标准蚁群算法.     

改进人工人群搜索算法在基于LBS物流配送中的应用

以基于LBS物流系统的物流车辆路径规划为研究对象,将一种改进人工势场法与人群搜索算法相结合,对LBS系统中物流车辆的路径规划进行优化.该算法首先利用LBS系统获取环境信息,包括车辆、目标和障碍物的位置和速度信息,其次在基本人工势场法的基础上加入速度因子,使配送车辆初步形成能躲避障碍物并追踪动态物流对象的可行性路径,随后利用人群搜索算法,在可行性路径中搜索最短路径,进而生成物流车辆至动态物流对象的最优路径.该算法有效的将改进式人工势场法和人群搜索算法紧密结合在一起,通过仿真实验证明了该算法在基于LBS的物流系统中物流配送路径规划的有效性,同时将该算法与传统路径规划A*算法进行对比,证明该算法有效的提高了系统中的整体搜索效率.     

基于改进的启发式蚂蚁算法求解最短路径

针对复杂环境中机器人路径规划问题,为了提高蚁群算法的寻优能力和收敛速度,基于A~*算法的距离评价函数,对算法中的启发式函数进行改进,提出一种启发式的蚂蚁算法,并对新算法进行仿真测试.结果表明:改进后的启发函数可以有效改善蚂蚁算法搜索的盲目性,解决了传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题.与传统蚂蚁算法相比,启发式蚂蚁算法在20×20网格下的相关系数提高了0.4722,40×40网格下的相关系数提高了0.226 5,说明改进算法的规划能力和收敛效率均有所提高,整体上优于传统蚂蚁算法.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足，如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多，提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型，将栅格环境划分不同区域，进行信息素差异化处理，减少蚂蚁初期搜索时间；同时基于A^*搜索算法的估价函数思想改进启发函数，引入自适应启发信息因子，增强其目标导向性，提高算法收敛速度，平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明，改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。     

基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群系统(Ant Colony System,ACS)算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法.为了解决算法初期由于地图信息匮乏,导致蚁群寻路盲目性较大的问题,提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新.引入万有引力算法搜索策略,提升了算法收敛速度,且有效解决了局部最优问题.对每次迭代获取到的最优路径进行优化,减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性.仿真试验表明,改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性.将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中,试验结果表明,改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题,且有效提升移动机器人的导航效率.     

一种自主水下机器人航路规划算法研究

在基本蚁群算法的基础上,提出了一种用于实现自主水下机器人路径规划的自适应蚁群算法,该方法通过改进概率的选择和调节信息素挥发系数,保证AUV以更安全的航路接近目标,同时提高了搜索最优路径的收敛速度,并对路径进行平滑处理使结果更可行.用Matlab对控制算法进行仿真,仿真结果表明该算法能明显改善路径规划性能.     

基于A*扩展自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、搜索效率低等问题,提出一种A~*扩展自适应蚁群算法.首先利用A~*算法在栅格环境下搜索初始路径,扩展初始路径构建优势区域,优化优势区域的初始信息素,避免蚁群算法在初期陷入盲目搜索;然后在转移概率中引入变向启发函数和参数自适应伪随机比例规则,提升算法搜索效率与收敛速度并淘汰劣质蚂蚁路径;最后采用B样条曲线对路径进行平滑.对比2种栅格环境下的仿真结果可知:所提出的算法能够有效地解决蚁群算法搜索效率低以及收敛速度过慢的问题,同时可以保证搜索路径的质量.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时存在易于陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出了一种适用于静态障碍环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法。该方法改进了节点间的状态转移规则,增加了得到最优路径的概率;自适应调整启发函数,提高了算法的搜索效率;基于狼群法则对信息素进行更新,有效避免了算法陷入局部最优解;动态调整了衰减系数,在后期增加了蚂蚁对最优路径的选择概率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,与其他算法在相同环境下比较,该改进算法在路径规划结果相同的情况下具有较快的收敛速度;且改进算法在不同复杂程度环境中均得到了最优路径,也表明了该算法的有效性和可靠性。该算法具有良好的寻优能力,可以适用于不同复杂环境中的移动机器人路径规划。     

室内服务机器人路径导航系统设计及算法

随着各行业智能化的快速发展,室内服务机器人逐渐地走进了人们的日常生活中。针对日益复杂的室内环境以及对机器人路径规划技术要求的不断提高,本文采用激光雷达、底盘驱动、人机交互等功能模块相结合,设计了一种室内服务机器人路径导航系统。同时对传统蚁群算法进行改进,提出了自适应信息素浓度和动态信息素挥发因子,使改进后的蚁群算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法前期易陷入局部最优的问题,最后将改进后的蚁群算法应用到移动机器人路径规划上。为了验证改进蚁群算法的有效性,用MATLAB软件进行仿真分析,仿真结果证明了改进蚁群算法在移动机器人路径规划时具有较强的全局寻优能力,同时提高了收敛速度。     

面向车辆路径问题的改进蚁群算法研究

为解决基础蚁群算法在求解车辆路径问题时出现收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种改进蚁群算法.首先,引入节约矩阵更新选择概率公式引导蚂蚁搜索;其次,运用分段函数改进挥发因子,调整算法的收敛速度;再次,使用2-opt法,提高算法的局部搜索能力;最后,选取车辆路径问题国际通用数据集进行仿真,运用控制变量法找到信息素...     

油浸式变压器微型仿生鱼全局路径规划策略

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,通过利用微型仿生鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观的检查变压器内部故障。微型仿生鱼在检测过程中的路径规划是仿生鱼任务完成的关键。针对变压器内部复杂的三维空间,本文提出了基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略,并利用LABVIEW对变压器微型仿生鱼的三维全局路径规划结果进行了仿真分析。分析结果表明：当引入了人工势场法的相关机理,蚁群算法将不再盲目进行搜索,而是优先选取人工势场合力方向的临近栅格点,提高了算法搜索速度和全局寻优能力。基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略对微型仿生鱼进行了有效路径规划,具有较好的实用性,这对后续变压器微型仿生鱼样机的控制提供了重要参考。     

基于改进的烟花-蚁群算法和B样条曲线的农业机器人路径规划

根据蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种改进烟花-蚁群(improved fireworks-ant colony algo-rithm,IFWA-ACO)混合算法,解决静态环境下农业机器人的路径规划问题,首先针对基本烟花的交互机制和选择策略做出改进,提出爆炸与迁移相结合的策略以及密度峰值火花、探测火花概念,提升烟花算法寻找最优解的能力,然后把改进烟花算法得到的最短路径作换算成蚁群算法中的信息素加强值,从而避免蚁群盲目搜索,最后采用B样条插值方法进行曲线化拟合,生成平滑路径,有利于机器人平稳行进.试验仿真结果表明,IFWA-ACO算法能快速的规划出机器人的最优路径,降低农业机器人能耗,提高工作效率.     

基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划

为解决机器人在大范围二维平面区域内的路径规划问题,提出一种四叉树和改进蚁群算法相结合的路径规划方法.基于四叉树分解法,对路径规划的二维区域进行环境建模,在环境建模的基础上,采用改进蚁群算法进行高效的路径规划.四叉树在完整地记录环境信息的同时对环境信息进行了高效地压缩,改进蚁群算法可以规划出与障碍物保持一定安全距离的路径,提高了规划出的路径的实用性.仿真实验表明,提出的路径规划方法在执行效率和路径的实用性上取得了良好的平衡,可以高效地对大区域进行路径规划.     

基于改进蚁群算法的移动机器人火灾救援路径规划方法

为了解决在火灾救援中考虑多因素的移动机器人最优路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的救援路径规划方法.通过改进全局信息素更新策略,考虑影响移动机器人到达待救援点时间的路径长度、转弯次数、坡度大小等主要因素,并根据多因素综合指标来分配各路径上的信息素量,指引蚂蚁走向最优路径.通过仿真算例并与同类方法对比,结果表明,该方法在考虑多因素后性能有较大提升,具有较好的全局搜索能力和收敛速度,可提高移动机器人在火灾救援中的效率.     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

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,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。