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移动机器人多目标搜寻的D*-蚁群融合算法
被引量:
12
1
作者
胡立坤
王帅军
+1 位作者
吕智林
朱文天
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第3期471-476,共6页
针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上...
针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上耗时长、路径质量较差;而对于原始D*算法路径转角大、转角次数多、较复杂地图下规划量大、生成路径贴近障碍物且多目标搜寻中无法实现最短遍历等缺点,通过改进原始D*算法的启发函数和子节点扩展方式,将蚁群算法的评价函数用改进D*算法来计算.基于格栅法建立地图模型,在不同复杂度的地图选取多个目标进行对比仿真实验,结果证明了该融合算法的高效性和针对不同环境的适应性.
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关键词
多目标搜寻
路径规划
D*算法
蚁群算法
移动机器人
TSP问题
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题名
移动机器人多目标搜寻的D*-蚁群融合算法
被引量:
12
1
作者
胡立坤
王帅军
吕智林
朱文天
机构
广西大学电气工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第3期471-476,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61863002)资助.
文摘
针对在中小范围内移动机器人以最短遍历找到所有目标,同时也要使得两两目标之间的路径最优的问题,提出一种基于改进D*算法融合蚁群算法的方案.尽管蚁群算法相对于其他优化算法或启发式算法在解决TSP问题上有较好表现,但其在路径规划上耗时长、路径质量较差;而对于原始D*算法路径转角大、转角次数多、较复杂地图下规划量大、生成路径贴近障碍物且多目标搜寻中无法实现最短遍历等缺点,通过改进原始D*算法的启发函数和子节点扩展方式,将蚁群算法的评价函数用改进D*算法来计算.基于格栅法建立地图模型,在不同复杂度的地图选取多个目标进行对比仿真实验,结果证明了该融合算法的高效性和针对不同环境的适应性.
关键词
多目标搜寻
路径规划
D*算法
蚁群算法
移动机器人
TSP问题
Keywords
multi-objective search
path planning
D* algorithms
ant colony algorithms
mobile robots
TSP problem
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动机器人多目标搜寻的D*-蚁群融合算法
胡立坤
王帅军
吕智林
朱文天
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020
12
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