改進(jìn)蟻群算法在移動(dòng)機器人路徑規劃中的研究

首頁(yè) > 過(guò)刊瀏覽>2014年第22卷第11期 >3725-3727

改進(jìn)蟻群算法在移動(dòng)機器人路徑規劃中的研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(1.河南機電高等專(zhuān)科學(xué)校,河南 新鄉 453002; ;2.鄭州大學(xué) 電氣工程學(xué)院,鄭州 450001)
作者簡(jiǎn)介:趙開(kāi)新(1979-),男,河南項城人,講師,碩士,主要從事路徑規劃技術(shù)、計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)方向的研究。[FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:
基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目(61174085);高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項科研基金(20114101110005)。

Research of Improved ant Colony Algorithm in Mobile Robot Path Planning

Author:

Affiliation:

(1.Henan Mechanical and Electrical Engineering College, Xinxiang 453002,China;2.Electrical Engineering School,Zhengzhou University, Zhengzhou 450001,China)

Fund Project:

摘要

圖/表

訪(fǎng)問(wèn)統計

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摘要:

移動(dòng)機器人合理的路徑規劃是進(jìn)行探索任務(wù)的前提,針對移動(dòng)機器人路徑規劃的復雜性,把蟻群算法引入到機器人路徑規劃中；普通的蟻群算法存在收斂速度慢、效率低和容易陷入局部最優(yōu)等缺陷,難以直接應用于機器人路徑規劃中;提出一種在蟻群算法中改進(jìn)信息素的更新方式、引入最大最小蟻群系統以及改進(jìn)狀態(tài)轉移規則的移動(dòng)機器人路徑規劃方法,在柵格環(huán)境下對移動(dòng)機器人的路徑規劃進(jìn)行仿真測試,仿真結果表明該方法能縮小最優(yōu)路徑的查找范圍,降低發(fā)現最優(yōu)路徑所需的循環(huán)次數,能有效提高最優(yōu)路徑的搜索效率,整體性能優(yōu)于普通蟻群算法。

Abstract:

Reasonable path planning of mobile robot is the premise for exploration missions, in view of the complexity of path planning for mobile robot, the ant colony algorithm is introduced to the robot path planning. The ordinary ant colony algorithm has slow convergence speed, low efficiency and local optimization,is difficult directly applied to the robot path planning, this paper presents an update mode of ants’pheromone,introduction of max min ant system ,and improvement of state transition rules for mobile robot path planning method in ant colony algorithm, the simulation test to mobile robot path planning in grid environment, simulation results shows that this method can reduce the range of searching the optimal path, reduce cycle times of finding the optimal path , improve the efficiency of the optimal path search effectively, the overall performance is better than the conventional ant colony algorithm. 

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

趙開(kāi)新,魏勇,王東署.改進(jìn)蟻群算法在移動(dòng)機器人路徑規劃中的研究計算機測量與控制[J].,2014,22(11):3725-3727.

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在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-01-22
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