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复杂环境下基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划
被引量：
6
1
作者
张林
徐曙
+1 位作者
姚森敏
伍国兴
《机械设计与制造》
北大核心
2017年第10期252-255,共4页
为了使机器人在复杂环境下规划出最优路径,提出了基于改进人工蜂群算法的路径规划方法。分析了传统的人工蜂群算法原理;为适应复杂环境下路径规划,引入了小步长侦查蜂用于侦查跟随蜂可能前进方向的障碍物分布情况,根据侦查出的障碍物复...
为了使机器人在复杂环境下规划出最优路径,提出了基于改进人工蜂群算法的路径规划方法。分析了传统的人工蜂群算法原理;为适应复杂环境下路径规划,引入了小步长侦查蜂用于侦查跟随蜂可能前进方向的障碍物分布情况,根据侦查出的障碍物复杂度和节点与目标点距离对可行节点进行评分,得分大小作为跟随蜂选择下一节点的依据,这样就可以使跟随蜂成功避开障碍物复杂区域。使用改进算法进行路径规划,将规划结果与传统蚁群算法和传统人工蜂群算法比较,改进人工蜂群算法规划路径最短,且算法耗时最少。
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关键词
机器人路径规划
改进人工蜂群算法
小步长侦查蜂
复杂环境
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题名
复杂环境下基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划
被引量：
6
1
作者
张林
徐曙
姚森敏
伍国兴
机构
深圳供电局有限公司
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2017年第10期252-255,共4页
基金
教育部重大创新工程培育资金资助项目(708045)
文摘
为了使机器人在复杂环境下规划出最优路径,提出了基于改进人工蜂群算法的路径规划方法。分析了传统的人工蜂群算法原理;为适应复杂环境下路径规划,引入了小步长侦查蜂用于侦查跟随蜂可能前进方向的障碍物分布情况,根据侦查出的障碍物复杂度和节点与目标点距离对可行节点进行评分,得分大小作为跟随蜂选择下一节点的依据,这样就可以使跟随蜂成功避开障碍物复杂区域。使用改进算法进行路径规划,将规划结果与传统蚁群算法和传统人工蜂群算法比较,改进人工蜂群算法规划路径最短,且算法耗时最少。
关键词
机器人路径规划
改进人工蜂群算法
小步长侦查蜂
复杂环境
Keywords
Robot Path Planning
Improved Artificial Bee Colony Algorithm
Short Step Scout Bee
ComplicatedEnvironment
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂环境下基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划
张林
徐曙
姚森敏
伍国兴
《机械设计与制造》
北大核心
2017
6
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