基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法

针对在结构化栅格工作环境下,基于蚁群算法的路径规划存在停滞和收敛速度慢的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的二维码移动机器人路径规划方法.通过限制蚂蚁的搜索方向,即将机器人置于结构化栅格工作环境下,使其只能在水平和垂直方向上移动,进而提高算法的搜索效率.引入自适应期望函数和启发因子,动态调整状态转移概率,避免算法陷入停滞状态,提高算法的收敛速度.针对机器人在转弯过程中耗费时间较长的问题,通过引入转弯影响因子得到扩展路径长度,进而根据扩展路径长度选取最优路径.实验结果表明,提出的方法可以为二维码移动机器人规划出最优路径.     

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。     

基于IAPF-ACO的工业机器人运动规划

针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明：IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。     

一种改进栅格蚁群算法的机器人路径规划

针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出了在复杂环境下移动机器人的一种路径规划方法,采用栅格蚁群算法规划出全局优化路径,通过信息素的存储方式的改进、距离启发信息调整和蚂蚁回退策略,从而使机器人能够安全顺利的到达目标点,实验结果表明所述方法对环境复杂程度的适应能力很强,能在较短时间内找到最佳路径.     

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。     

融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划

针对移动机器人路径规划全局最优、实时避障的需求,提出了一种融合改进A~*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法。首先,基于传统A~*算法,结合Manhattan和Euclidean距离,设计了一种优化的启发搜索函数;然后,利用关键点选取策略,剔除冗余路径点和不必要的转折点;最后,融合动态窗口法,构造了顾及全局最优路径的评价函数,基于该评价函数,应用动态窗口法,进行实时动态路径规划,在保证规划路径全局最优性的基础上,提高了平滑性及路径规划的局部避障能力。实验结果表明:与传统A~*算法相比,所提算法规划的路径更平滑,可实时动态避障,且能输出控制参数,这利于机器人的自动控制;与动态窗口法相比,所提算法能够保证规划路径的全局最优性,路径长度由28.879m缩短为22.285m。该研究对于移动机器人自主导航的应用具有重要的参考价值。     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

路径规划是移动机器人设计中的关键环节,蚁群算法能高效解决路径规划问题,但它也存在一些弊端,如收敛速度慢、容易陷入局部最优解等.针对这些问题,本研究提出一种改进蚁群算法,在传统蚁群算法的基础上,改进状态转移规则,增加周围障碍物数量影响因子,令蚂蚁尽量避开障碍物;增加角度影响因子,使得蚂蚁行走的路径更加平滑;同时运用精英蚁群策略,来改进蚁群算法易陷入局部最优解的问题.仿真实验结果表明,该算法在多种环境下,都能找到最优路径,且有较快的收敛速度,本研究提出的优化蚁群算法具有一定的可靠性和高效性.     

复杂环境下的移动机器人路径规划

为了提高移动机器人在复杂环境下的路径规划能力, 通过双层路径规划思想研究了移动机器人路径规划问题：用栅格法对机器人工作环境进行建模,首先采用改进的遗传算法进行全局路径规划,解决了由于交叉概率和变异概率选择不当导致最优个体丢失的问题;然后,在规划好的全局路径的基础上利用改进的人工势场法进行局部动态避障,解决了局部极小点问题。结果表明：移动机器人能够在复杂环境下规划出一条无碰撞的优化路径。可见改进算法的有效性。     

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.     

基于改进蚁群算法的工业机器人路径规划研究

针对蚁群算法在机械臂路径规划中存在的问题，如路径过长、收敛速度慢等，文章提出一种改进的蚁群算法。首先将蚁群分为外层蚁群和内层蚁群，分别设计不同的启发函数来提高搜索效率，并引入安全因子提高机械臂运动过程的安全性，利用外层蚁群初始化信息素，引导内层蚁群进行全局寻优；为了加强优质种群的寻优能力，在信息素更新原则中引入狼群的猎物分配机制，同时改善部分路径信息素浓度，防止算法陷入局部最优；得到的机械臂末端有效路径再经过机械臂逆运动学运算和碰撞检测，转化为一条机械臂最优位姿路径。仿真实验表明该算法能为机械臂在不同环境中规划出一条符合运动要求的避障路径。     

自适应多启发蚁群算法的无人机路径规划

为了解决蚁群算法在无人机实现路径规划中容易陷入局部最优的问题,提出改进的蚁群算法。对信息素的挥发因子以及信息素进行上、下限设置,防止由于较短路径上的信息素过高以及较长路径上的信息素过低,使蚂蚁陷入局部最优,同时在多启发因素的影响下,将路径的整体长度作为决定状态转移概率的一个自适应启发函数因子,当路径长度很大时,自适应启发函数因子较小,使得蚁群选择该路径的概率减小。实验结果表明,改进的算法在路径长度上减少了6.4%,最优路径长度方差降低了85.78%,增加了对环境整体性的考虑,缩短了路径长度,降低了迭代次数,跳出局部最优。在环境复杂度加大的情况下,引入自适应启发函数因子之后的算法可以有效地选择较好的路径,为无人机路径规划提供了理论依据。     

移动机器人复杂环境路径规划

针对移动机器人在复杂环境下路径规划问题,提出一种改进蚁群算法。该算法设计启发式状态转移函数,引入起点和终点对状态转移的引导作用;设计路径优化方法,从八个方向优化每次迭代生成的最优路径,避免规划路径陷入凹形区域,减小其长度;建立路径评估模型,考虑到环境的复杂性,通过加入惩罚因子,使路径评价标准从路径长度转为路径代价,将影响移动机器人通行的环境因素加入到路径规划过程,从而使生成路径得到更好的优化。最后,将改进蚁群算法与多种算法进行对比实验,结果表明,改进蚁群算法能有效避开危险区域,大幅度降低规划路径的代价,有效提高移动机器人通过规划路径的效率和安全性。     

基于改进遗传算法和改进人工势场法的复杂环境下移动机器人路径规划

为了提高移动机器人在复杂环境下的路径规划能力,通过双层路径规划思想研究了移动机器人路径规划问题。用栅格法对机器人工作环境进行建模,首先采用改进的遗传算法进行全局路径规划,解决了由于交叉概率和变异概率选择不当导致最优个体丢失的问题;然后在规划好的全局路径的基础上利用改进的人工势场法进行局部动态避障,解决了局部极小点问题。结果表明:静态环境下,采用改进遗传算法规划出的最优路径,与传统遗传算法相比其长度缩短了1. 47 m,收敛速度加快;动态环境下,采用改进人工势场法进行路径规划,所用时间与基本人工势场法相比缩短了7. 24 s;复杂环境下,移动机器人采用双层路径规划思想能够规划出一条优化路径。可见改进后的算法是有效的。     

双焊接机器人避障路径规划

针对白车身双机器人同步焊接路径规划问题,采用栅格法建立双机器人同步焊接模型。首先通过改进蚁群算法和粒子群算法实现焊接机器人与工件之间的避障;其次通过C空间法实现两个焊接机器人无碰撞,求解出局部和全局最优焊接路径较好的近似解,并与标准蚁群和粒子群算法进行仿真对比实验。仿真结果表明,采用改进蚁群算法和带有交叉因子的粒子群算法,收敛速度较快,较其他算法更能缩短焊接工时。仿真结果验证了笛卡尔空间和C空间结合路径规划方法的可行性,对于双焊接机器人的路径规划具有指导意义。     

基于栅格法的矿难搜索机器人全局路径规划与局部避障

针对矿难发生后井下环境的不确定性,提出一种以矿难前的GIS(Geographic information system)地图为基础建立环境栅格模型并结合改进遗传算法的矿难搜索机器人全局路径规划方法.效仿蚁群算法中的信息素提出基于位置信息负反馈的方法,并结合优先权分组的思想,提出一种新的有效的种群初始化方法,同时将该种群初始化方法应用到变异算子中,且依据最优解的变化情况自适应地调整交叉和变异的概率.与此同时,针对环境信息的不同变化情况,结合全局路径规划结果对机器人进行局部避障方法的研究.最后,通过仿真实验证明本方法能够快速有效地在已知环境中得到机器人的最优路径,并且能够在局部变化的环境中实现实时避障.     

多因素改进势场蚁群算法的路径规划

针对路径规划算法中蚁群算法对目标点盲目性较大且无法应对多路况等问题,提出了一种多因素改进势场蚁群算法.首先,算法引入人工势场法重新构造路径长度启发函数并加入势场力递减系数,从而解决蚁群算法迭代时间长且易陷入局部最优解的问题;然后,综合考虑了势场路径长度因子,路径平缓性因子以及平滑性因子,构建新的多因子启发式函数,以适应复杂多变的路面环境;最后,运用动态切点法对路径进行平滑处理,提高路径整体质量.仿真实验表明,该算法在复杂颠簸路面情况下具有较好的适应力,能够有效解决机器人路径规划问题.     

基于蚁群几何优化算法的全局路径规划

将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题;设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣;提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.     

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.     

融合RRT-Connect和DWA算法的室内移动机器人单目标点导航任务研究

针对室内复杂环境下移动机器人单目标点导航问题,提出一种基于改进双向快速扩展随机树(RRTConnect)算法与改进动态窗口法(dynamic window approach,DWA)的单目标点导航算法。首先,结合人工势场法与RRT-Connect算法设计全局规划器,并引入范围限定函数及两棵双向RRT随机树进行扩展,优化采样和路径扩展过程,同时对全局规划器生成的路径进行平滑处理;然后,改进DWA中的评价函数,以目标点距离函数代替航向角函数以加快算法收敛并避免角度反复调整,同时实现机器人的高效动态避障;最后,以全局规划器的路径点为引导,对局部规划器进行融合以完成单目标点导航任务。研究结果表明：本文所提出的规划器能够实现机器人在复杂环境下的自主路径规划和避障;相比于其他方法,本文所提出的方法效率高,规划路径短。     

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。