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.     

蚁群优化算法的无人机室内航迹规划

由于室内无人机导航较为复杂,针对现有的传统(基本)蚁群算法存在早期盲目搜索、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,探索一种高效、准确的航迹规划方法意义重大。为提高收敛速度使其避免陷入局部最优等算法缺陷,提出一种改进蚁群算法的室内无人机三维航迹规划方法,该方法设计初始信息素的调节因子,增强蚁群搜索的方向性;设计启发概率函数,改进状态转移规则,有效提高蚁群可见性精度;改进算法的信息素更新方式,增加信息素挥发率的动态调整策略,提高算法的收敛速度,扩大搜索空间,有效避免其陷入局部最优。通过仿真实验进行算法适应性验证,结果表明：改进蚁群算法有效提高全局搜索能力,减少收敛迭代次数,得到的最优路径长度比传统蚁群算法平均缩短38.6%,平均用时减少3.8%,显著提高蚁群优化算法的适应性,体现出在特定应用场景下的优越性。     

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。     

基于独狼蚁群混合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,提出了一种基于独狼搜索机制的自适应精英蚁群混合算法.首先,在精英蚁群算法中引入了独狼视场机制并设计了自适应增强函数,用以改进精英蚁群算法搜索机制中蚁群的寻径能力.然后,为了消除混合算法中的停滞现象,引入了独狼逃跑策略并构造了一种信息素优化机制,用来提高混合算法的全局搜索能力,帮助寻径个体突破当前的路径停滞问题,避免算法陷入局部最优.最后通过仿真分析和测试,进行了针对性的对比试验,结果表明:混合算法在多种环境下的路径规划均拥有较好的收敛速度和高效的寻径能力.     

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。     

基于改进狼群算法的移动机器人路径规划

为了获取机器人全局最优路径,文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。首先运用栅格法对机器人环境进行建模;然后提出一种改进的狼群算法,该算法提出并行游走机制,进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为,提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略,使得算法收敛到全局最优。6类测试函数的仿真结果表明,改进的算法在局部搜索能力和自适应调节能力更强、收敛精度更高、收敛速度更快。移动机器人路径规划的仿真实验所涉及到的参数较多,文章利用Taguchi方法的三因素三水平正交试验法选取了最佳的参数组合。最后将改进的狼群算法和狼群算法都进行路径规划的仿真实验,结果表明,改进的算法在解决机器人路径规划问题上更有效。     

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.     

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。     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效...     

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...     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

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机器人路径规划存在的全局搜索能力差、初始化信息素少、收敛性差、寻优能力弱等问题,提出了一种多因素改进的蚁群算法。通过改变初始化信息素浓度分配、改变启发式函数、采取蚂蚁回退策略、引入蚂蚁优化排序等方法对蚁群算法进行优化。利用MATLAB软件对改进蚁群算法进行仿真和六足机器人实验。结果表明：改进后的算法在路径更优,迭代次数更少,提高了算法的鲁棒性和寻优能力。