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基于蚁群算法的滑移预测路径规划研究
引用本文:周兰凤,杨丽娜,方华.基于蚁群算法的滑移预测路径规划研究[J].华东师范大学学报(自然科学版),2020(4):72-78.
作者姓名:周兰凤  杨丽娜  方华
作者单位:上海应用技术大学 计算机科学与信息工程学院,上海 201418,上海应用技术大学 计算机科学与信息工程学院,上海 201418,上海应用技术大学 计算机科学与信息工程学院,上海 201418
摘    要:月球车是搭载探测任务的可移动多功能机器人.月球车在实际地形行驶中,从起点到目标点之间除了选择最优路径,还应该将地形、障碍物等影响因素考虑进去.地形的主要影响因素是陡坡方向和陡坡坡度,其他因素归类为滑移,这些在很大程度上增加了路径规划的长度和时间复杂度,更影响了其安全性.而传统蚁群算法只是单纯地寻求路径规划中的最优解,存在收敛速度慢、时间复杂度高、寻优能力不平衡等问题,且没有考虑滑移、地形等因素,应用在月球车预测路径规划问题中极易陷入局部最优解.提出了基于三维栅格地形环境下融合坡度、坡向的滑移预测改进蚁群算法路径规划;通过设置相同的信息素启发因子和信息素挥发系数,改变滑移预测地形参数,得到了基于滑移预测的综合代价函数,改进了传统蚁群算法;分析了基于滑移预测的综合代价函数对改进蚁群算法路径长度、收敛速度、时间复杂度和迭代次数的影响.最后利用实验仿真数据结果验证了本文改进后的蚁群算法在滑移预测路径规划问题中有更高的有效性.

关 键 词:地形坡度  路径规划  蚁群算法  综合代价函数

Research on slip prediction path planning based on an ant colony algorithm
ZHOU Lanfeng,YANG Lina,FANG Hua.Research on slip prediction path planning based on an ant colony algorithm[J].Journal of East China Normal University(Natural Science),2020(4):72-78.
Authors:ZHOU Lanfeng  YANG Lina  FANG Hua
Abstract:
Keywords:
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