基于蚁群算法与人工势场法融合的移动机器人路径规划 被引量：2

1

作者 邓冬冬 许建民 +1 位作者 孟寒 杨炜 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期1-16,共16页

为解决移动机器人在复杂环境和动态障碍物条件下规划出的全局路径质量差以及局部路径易于陷入局部最优等问题,提出一种基于蚁群算法与人工势场法的融合算法。首先,针对传统蚁群算法全局搜索能力差,收敛速度慢等问题,优化了其搜索方式,... 为解决移动机器人在复杂环境和动态障碍物条件下规划出的全局路径质量差以及局部路径易于陷入局部最优等问题,提出一种基于蚁群算法与人工势场法的融合算法。首先,针对传统蚁群算法全局搜索能力差,收敛速度慢等问题,优化了其搜索方式,构建了新的信息素更新规则,引入了修正后的启发式信息,设计了路径节点优化策略以提高其路径质量和搜索效率;其次,通过将移动机器人到目标点的相对距离加入到斥力势场函数中以及设置子目标点来解决传统人工势场法存在目标不可达和局部极小值的问题;最后,融合改进后的蚁群算法和改进后的人工势场法来提高融合算法在复杂动态和静态环境下的路径规划性能。通过仿真分析选取改进人工势场法的参数组合。仿真结果表明:改进蚁群算法较传统蚁群算法最优路径缩短26.23%,路径转折点减少60.00%,搜索效率提升73.75%;改进人工势场法有效地解决了传统人工势场法的局限性同时提高了其局部避障能力;融合算法在保持贴合全局最优路径的前提下能够规划出无碰撞平滑路径。实验结果表明:在实际场景中,与现有传统算法相比,改进蚁群算法规划出的路径更短;在Gazebo物理仿真平台中,融合算法能够对静态障碍物进行有效避障,验证了其理论可行性。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 蚁群算法 人工势场法 融合算法

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基于人工势场-蚁群融合算法的水下航行器声隐蔽航路规划

2

作者 刘鹏超 池晴佳 陈威 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期858-867,共10页

水下航行器在航路规划时存在2个主要的问题,经典的蚁群算法“不可达”问题以及对声隐蔽需求考虑不充分问题。基于声场分布,提出了人工势场-蚁群融合算法规划声隐蔽航路。计算起伏海底环境下的声场分布,由此确定被探测概率分布,将被探测... 水下航行器在航路规划时存在2个主要的问题,经典的蚁群算法“不可达”问题以及对声隐蔽需求考虑不充分问题。基于声场分布,提出了人工势场-蚁群融合算法规划声隐蔽航路。计算起伏海底环境下的声场分布,由此确定被探测概率分布,将被探测概率分布作为隐蔽启发信息加入启发函数中;考虑人工势场法中势场启发信息,构造势场力启发函数,通过势场衰减系数以避免局部最优;最后通过融合算法实现全局最优航路规划。结果表明:融合算法能较好地解决复杂环境下蚁群算法“不可达”问题,同时收敛速度提高了22.66%,且收敛速度的稳定性较好,航路的声隐蔽性得以保障,对水下航行器的隐蔽航路规划有一定的参考价值。 展开更多

关键词 声隐蔽 蚁群算法 人工势场法 三维声场 路径规划 抛物方程法 起伏海底 被动声纳方程

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融合势场与蚁群算法的平滑无人机航迹规划

3

作者 沈朝萍 蔡鹏 +1 位作者 于鹏澎 朱莉凯 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期186-193,共8页

为解决经典蚁群算法在航迹规划中存在收敛效率低、易陷入“早熟”等问题,利用实时势场导向的优势,研究了基于势场蚁群算法的航迹规划模型。首先,在启发信息中引入势场合力,构造综合启发信息,以提高蚁群的局部搜索能力、收敛速度;其次,... 为解决经典蚁群算法在航迹规划中存在收敛效率低、易陷入“早熟”等问题,利用实时势场导向的优势,研究了基于势场蚁群算法的航迹规划模型。首先,在启发信息中引入势场合力,构造综合启发信息,以提高蚁群的局部搜索能力、收敛速度;其次,对可行解设置信息素浓度阈值,以提高算法的全局搜索能力,避免算法陷入“早熟”现象;最后,仿真结果表明,势场蚁群算法能够有效地提升经典蚁群算法在航迹规划中的能力,且具有良好的动态收敛过程、更短的规划时间和更高的规划精度,成功地规划出更加稳定可靠的无人机飞行路线,且经过三次B样条曲线优化后的路径更适合无人机实际飞行作业。 展开更多

关键词 无人机 航迹规划 蚁群算法 人工势场法 势场蚁群算法 三次B样条

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改进的势场蚁群算法的移动机器人路径规划 被引量：20

4

作者 曾明如 徐小勇 +2 位作者 刘亮 罗浩 徐志敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第22期33-37,共5页

针对蚁群算法路径规划初期信息素浓度差异较小,正反馈作用不明显,路径搜索存在着盲目性、收敛速度相对较慢、易陷入局部最优等情况,人工势场算法的势场力可引导机器人快速朝目标位置前进,提出势场蚁群算法,通过栅格法对机器人的工作环... 针对蚁群算法路径规划初期信息素浓度差异较小,正反馈作用不明显,路径搜索存在着盲目性、收敛速度相对较慢、易陷入局部最优等情况,人工势场算法的势场力可引导机器人快速朝目标位置前进,提出势场蚁群算法,通过栅格法对机器人的工作环境进行建模,利用人工势场中的势场力、势场力启发信息影响系数及蚁群算法中机器人与目标位置的距离构造综合启发信息,并利用蚁群算法的搜索机制在未知环境中寻找一条最优路径。大量的仿真实验表明势场蚁群算法路径规划能找到更优路径和收敛速度更快。 展开更多

关键词 人工势场算法 蚁群算法 移动机器人 路径规划

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改进势场蚁群算法下的物料传输平台路径规划 被引量：2

5

作者 孙宇 唐炜 +2 位作者 谭啸 顾金凤 郎家伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第19期323-330,共8页

针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优与人工势场法目标不可达等问题,在物料传输分拣平台的路径规划中提出了一种改进势场蚁群算法。全局路径规划时,通过增设物料传输时下一节点位置与目标点位置间的距离与动态权重系数以优化启... 针对传统蚁群算法收敛速度慢、易陷入局部最优与人工势场法目标不可达等问题,在物料传输分拣平台的路径规划中提出了一种改进势场蚁群算法。全局路径规划时,通过增设物料传输时下一节点位置与目标点位置间的距离与动态权重系数以优化启发函数,并考虑信息素启发因子、距离期望函数因子及信息素挥发因子在不同时刻的重要程度不同,采用了因子自适应更新策略。在局部路径规划中,通过引入物料与目标点的距离调节因子和模糊斥力点,改进了传统人工势场法。最后,将全局路径中的拐点作为局部路径中的子目标点,设计了改进势场蚁群融合算法,并对物料传输路径规划进行了仿真分析。仿真结果表明,改进势场蚁群算法可使传输路径长度缩短13.1%,拐点数目减少71.4%,并能有效避开障碍物,从而验证了算法的合理性。 展开更多

关键词 物料传输平台 路径规划 改进势场蚁群算法(iacspf) MATLAB

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基于改进势场蚁群算法的移动机器人最优路径规划 被引量：54

6

作者 张强 陈兵奎 +2 位作者 刘小雍 刘晓宇 杨航 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期23-32,42,共11页

首先,针对传统人工势场算法存在死锁及局部路径欠优等问题,对其进行改进。利用障碍物检测算法识别出有效障碍物和有效路径中间点,通过引力场和边界条件规划出起点到中间点的局部路径,将中间点置为新的起点进行反复迭代,直至起点与目标... 首先,针对传统人工势场算法存在死锁及局部路径欠优等问题,对其进行改进。利用障碍物检测算法识别出有效障碍物和有效路径中间点,通过引力场和边界条件规划出起点到中间点的局部路径,将中间点置为新的起点进行反复迭代,直至起点与目标点重合则规划完成。其次,针对蚁群算法容易陷入局部最优以及收敛速度较慢等问题,对其进行改进。以改进人工势场算法规划出的路径启发蚁群进行路径搜索,从而避免算法早期由于盲目搜索而导致的路径交叉及收敛速度慢等问题,同时以收敛次数构建负反馈通道,使全局信息素和局部信息素的更新速率跟随收敛次数的变化自适应调节,从而保证了算法全程中收敛速度与全局搜索能力的协调与统一。最后,在Matlab中对本文算法、基本蚁群算法以及文献[23]所述算法分别进行仿真实验。结果表明:在相同的环境模型下,本文算法的收敛速度和搜索能力均优于另两种算法;在给定的简单环境模型下进行路径规划时,本文算法的迭代次数为3次,运行时间为0. 892 s,最优路径长度为28. 627 m;在给定的复杂环境模型下进行路径规划时,本文算法的迭代次数为8次,运行时间为3. 376 s,最优路径长度为31. 556 m,所寻路径对环境的覆盖率为73. 63%。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 人工势场 蚁群算法 负反馈

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势场改进蚁群算法优化机器人路径规划 被引量：10

7

作者 刘师良 杜改丽 黄武峰 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第11期301-304,共4页

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场优化蚁群算法的障碍物环境机器人路径规划算法,算法通过斥力改进和虚拟力点设置改进人工势场算法的U形障碍物避免能力,并通过... 针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场优化蚁群算法的障碍物环境机器人路径规划算法,算法通过斥力改进和虚拟力点设置改进人工势场算法的U形障碍物避免能力,并通过改进势场优化蚁群算法的启发函数、信息素更新和状态转移函数,以调节信息素的自适应更新,从而平衡算法的收敛速度与全局搜索能力。仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于实验采用的已有改进蚁群算法。 展开更多

关键词 路径规划 地图栅格化 改进人工势场 蚁群算法 自适应信息素更新

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基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法 被引量：133

8

作者 刘建华 杨建国 +2 位作者 刘华平 耿鹏 高蒙 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期18-27,共10页

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向... 针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁'迷失'数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。 展开更多

关键词 移动机器人 蚁群算法 人工势场 路径规划

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基于信息地图和改进蚁群算法的多无人机覆盖优化方法 被引量：1

9

作者 邢顺翔 陈欣 +1 位作者 王威振 薛鹏翔 《兵工自动化》 北大核心 2024年第10期84-91,96,共9页

为提高多无人机组成的传感器网络在特定任务区域的覆盖效率,提出一种基于蚁群算法的优化方法。利用信息地图机制实现多架无人机的信息交互从而对区域进行协同搜索覆盖。实验结果表明:该方法能有效提高多无人机传感器网络的区域覆盖效率... 为提高多无人机组成的传感器网络在特定任务区域的覆盖效率,提出一种基于蚁群算法的优化方法。利用信息地图机制实现多架无人机的信息交互从而对区域进行协同搜索覆盖。实验结果表明:该方法能有效提高多无人机传感器网络的区域覆盖效率,并防止无人机间的相互碰撞。 展开更多

关键词 多无人机 信息地图 蚁群算法 人工势场 传感器覆盖

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基于蚁群优化算法和人工势场的无人机航迹规划 被引量：12

10

作者 李猛 王道波 +1 位作者 柏婷婷 盛守照 《应用科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期215-220,共6页

针对复杂环境下的无人机航迹规划问题,建立栅格化环境模型,提出了结合蚁群算法与人工势场的航迹规划方法.在航迹搜索过程中,蚂蚁不仅受到信息素和启发信息作用,还受到势场力的影响.根据节点位置的势场力分布,提出了确定性选择和概率性... 针对复杂环境下的无人机航迹规划问题,建立栅格化环境模型,提出了结合蚁群算法与人工势场的航迹规划方法.在航迹搜索过程中,蚂蚁不仅受到信息素和启发信息作用,还受到势场力的影响.根据节点位置的势场力分布,提出了确定性选择和概率性选择相结合的状态转移规则,并设计环境感知因子,动态调整确定性选择的比例.将节点的势场方向、节点与目标间的距离构造蚂蚁的综合启发信息,以充分利用对已知环境的认知,指引蚂蚁的搜索.仿真结果表明所提方法能有效得到无人机的最优航迹,优化效果优于单一的蚁群算法和人工势场法,具有更好的收敛速度和优化精度. 展开更多

关键词 航迹规划 蚁群优化算法 人工势场 无人机

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一种人工势场导向的蚁群路径规划算法 被引量：20

11

作者 王芳 李昆鹏 袁明新 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第B11期47-50,共4页

针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出一种势场法优化的蚁群路径规划算法。为提高算法收敛速度,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,并通过构建势场导向权改变蚂蚁概率转移函数,使其... 针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出一种势场法优化的蚁群路径规划算法。为提高算法收敛速度,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,并通过构建势场导向权改变蚂蚁概率转移函数,使其作用于蚂蚁路径搜索的始终,从而改善蚁群路径搜索的盲目性。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快、规划路径短以及环境自适应的优点。 展开更多

关键词 路径规划 蚁群算法 人工势场 转移概率 导向权

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基于势场蚁群算法的机器人路径规划 被引量：41

12

作者 罗德林 吴顺祥 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1277-1280,共4页

提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算... 提出了一种未知环境下机器人路径规划的势场蚁群算法。该算法利用人工势场力和机器人与目标之间的距离构造机器人避障和移动的综合启发信息,并利用蚁群搜索机制在未知环境中寻找机器人从起始位置至目标位置的全局最优路径。所提出的算法将蚁群算法和人工势场法进行有效的结合,提高了常规蚁群算法对最优路径的搜索效率。通过仿真实验表明了所提出的算法用于机器人路径规划的有效性。 展开更多

关键词 机器人 路径规划 蚁群算法 人工势场 障碍物规避

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基于蚁群算法与人工势场法的移动机器人路径规划 被引量：21

13

作者 时维国 宁宁 +1 位作者 宋存利 宁文静 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期407-416,共10页

针对复杂环境下移动机器人路径规划困难的问题,提出了一种将全局路径规划蚁群算法与局部路径规划人工势场法相融合的混合型算法。首先,采用多因素启发函数和新的蚂蚁行进机制来解决传统蚁群算法路径质量差且易陷入对角障碍的问题;其次,... 针对复杂环境下移动机器人路径规划困难的问题,提出了一种将全局路径规划蚁群算法与局部路径规划人工势场法相融合的混合型算法。首先,采用多因素启发函数和新的蚂蚁行进机制来解决传统蚁群算法路径质量差且易陷入对角障碍的问题;其次,针对传统蚁群算法收敛速度慢的情况,设计了自适应挥发系数和动态权重系数;接着,通过引入虚拟目标点、相对距离和安全距离的概念,解决了传统人工势场法易陷入局部极小值、目标不可达以及过度避障的问题;最后,将改进蚁群算法规划路径的转折点作为局部子目标点来调用改进的人工势场法进行二次规划。仿真表明改进蚁群算法较传统算法以及其他算法在路径长度方面优化了9.9%和2.0%,在路径转折次数方面优化了81.8%和63.6%,在收敛速度方面优化了94.2%和63.6%;改进人工势场法有效解决了自身问题;而以二者为基础的混合型算法则充分地结合了二者的优势,在复杂的静态和动态环境中具有极高的环境适应性和路径规划效率。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 蚁群算法 人工势场法 复杂环境

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基于势场蚁群算法的温室机器人路径规划 被引量：3

14

作者 王红君 徐军 +1 位作者 赵辉 岳有军 《江苏农业科学》 北大核心 2017年第18期222-225,共4页

针对工作在温室环境下的机器人需要在垄间穿行的难点,建立栅格化环境模型,提出了基于势场蚁群算法的温室机器人路径规划算法。温室环境下的机器人路径规划是要在温室中长有农作物的情况下,使机器人能够寻找到一条从起始点到目标点的连... 针对工作在温室环境下的机器人需要在垄间穿行的难点,建立栅格化环境模型,提出了基于势场蚁群算法的温室机器人路径规划算法。温室环境下的机器人路径规划是要在温室中长有农作物的情况下,使机器人能够寻找到一条从起始点到目标点的连续、无碰撞的路径,其中,机器人走过的路径要包围农作物的生长区域,以方便机器人对农作物进行施肥、摘取果实等行为。路径规划过程中,蚂蚁根据当前节点与可达点之间是否存在障碍物分为确定性方向转移和概率性方向转移2种转移方式,并且重新构造了启发信息,指引蚂蚁搜索。在不同的环境下进行了仿真试验,结果表明,改进势场蚁群算法能有效解决温室环境的路径规划问题。 展开更多

关键词 温室 机器人 蚁群算法 人工势场 路径规划

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远程控制采摘机器人手势识别研究——基于势场蚁群算法 被引量：5

15

作者 袁路路 张娓娓 《农机化研究》 北大核心 2017年第5期236-240,共5页

采摘机器人在作业时遇到通过自主导航无法越过的障碍物时,或者在危险的地带无法进行人工采摘作业时,需要借助远程方式进行实时控制,使其成功越过障碍物,并在高危环境中有效地展开采摘作业。为了优化采摘机器人远程控制系统,提出了一种... 采摘机器人在作业时遇到通过自主导航无法越过的障碍物时,或者在危险的地带无法进行人工采摘作业时,需要借助远程方式进行实时控制,使其成功越过障碍物,并在高危环境中有效地展开采摘作业。为了优化采摘机器人远程控制系统,提出了一种基于手势识别的远程控制方案,并引入了势场蚁群算法,提高了机器人的控制的准确性和高效性。在远程控制方案中,将基于视觉的手势识别与远程控制机械手相结合,通过深度相机采集手势图像并提取手势特征,转换为机械手舵机的控制命令,并通过无线网络发送至采摘机器人控制单元,实现视觉手势对机器人的远程控制。对采摘机器人进行了测试,通过测试发现:基于蚁群算法的手势识别系统可以有效地追踪得到不同的动态手势,且可以准确地识别手势所代表的意义,成功实现了机器人远程控制的手势识别。该方法不仅可以远程实现机器人避障功能,还可以将其应用在山谷、沼泽等危险地带进行采摘作业,实现其非凡的使用价值。 展开更多

关键词 采摘机器人 人工势场 蚁群算法 手势识别 远程控制

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改进势场蚁群法的机器人避障及路径规划 被引量：25

16

作者 任彦 赵海波 肖永健 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第11期75-79,共5页

针对传统蚁群算法机器人在路径规划过程中出现收敛速度缓慢和陷入局部最优的问题,将蚁群算法与加入虚拟牵引力和快速函数的人工势场法相结合,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息,使结合后的算法具有较高的全局搜索能力,避免... 针对传统蚁群算法机器人在路径规划过程中出现收敛速度缓慢和陷入局部最优的问题,将蚁群算法与加入虚拟牵引力和快速函数的人工势场法相结合,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息,使结合后的算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题,同时提高了收敛速度。为了验证此方法的有效性,用Matlab软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,接近最优路径。 展开更多

关键词 路径规划 人工势场 目标不可达 移动机器人 蚁群算法

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基于蚁群混合人工势场法的多机器人编队运动 被引量：2

17

作者 杨立炜 李萍 +3 位作者 权赫 钱松 田纪亚 薛燕 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期52-57,80,共7页

针对多机器人路径规划问题提出了一种基于蚁群混合人工势场法的集成编队路径规划方法,该方法基于领航者跟随法构造多机器人的编队队形,利用改进蚁群优化(ACO)算法为领航者提供复杂障碍物环境下的全局路径,结合改进人工势场(APF)法决策... 针对多机器人路径规划问题提出了一种基于蚁群混合人工势场法的集成编队路径规划方法,该方法基于领航者跟随法构造多机器人的编队队形,利用改进蚁群优化(ACO)算法为领航者提供复杂障碍物环境下的全局路径,结合改进人工势场(APF)法决策避障。在全局路径规划阶段,通过改进ACO算法提高了路径的最优性和安全性;在局部路径规划阶段,通过优化APF法的引力、斥力系数以及避障函数解决了标准APF法下机器人易陷入局部最优、易受复杂环境干扰等问题;为提高多机器人的编队运动能力,领航者采取自适应导航策略以提高路径追踪能力,跟随者自适应修正运动速度以较好地维持编队队形。实验结果表明,所提方法成功地协调了多机器人的路径规划和编队问题。 展开更多

关键词 多机器人 路径规划 蚁群算法 人工势场法

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基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究 被引量：1

18

作者 罗继曼 刘丰源 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1126-1136,共11页

目的针对传统蚁群算法在全局搜索效率低、易陷入局部最优和局部路径不合理等问题,提出一种融合人工势场的蚁群路径规划算法。方法首先,通过引入人工势场目标方向因子来增强目标方向的引导作用,从而提高搜索效率;然后,考虑路径质量和路... 目的针对传统蚁群算法在全局搜索效率低、易陷入局部最优和局部路径不合理等问题,提出一种融合人工势场的蚁群路径规划算法。方法首先,通过引入人工势场目标方向因子来增强目标方向的引导作用,从而提高搜索效率;然后,考虑路径质量和路径长度,提出新的信息素更新策略,从而得到最优解;最后,该算法利用三角修剪法对规划路径进行平滑处理,提高机器人的运行平稳性和安全性。结果在相同地图中,笔者所提改进算法较传统算法路径长度缩短9.74%;在运行时间上,较传统算法缩短10.71%。结论笔者提出的改进算法在整体路径上减少了拐点,且缩短了行走路径与时间,提高了搜索效率,更符合机器人的实际运行要求。 展开更多

关键词 蚁群算法 路径规划 人工势场 信息素更新策略 三角修剪法

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势场力引导的蚁群算法在室内轨迹规划中的应用 被引量：5

19

作者 郭彤颖 刘雍 +1 位作者 李宁宁 富楚涵 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第6期18-20,26,共4页

单一的蚁群算法在路径搜索前期具有盲目性,导致收敛速度较慢,容易陷入局部最优;而传统的人工势场法在凹形障碍物时避障困难。将人工势场法与蚁群算法结合,提出一种由势场力引导的蚁群算法。算法将人工势场法中的力因素转化为一种蚁群算... 单一的蚁群算法在路径搜索前期具有盲目性,导致收敛速度较慢,容易陷入局部最优;而传统的人工势场法在凹形障碍物时避障困难。将人工势场法与蚁群算法结合,提出一种由势场力引导的蚁群算法。算法将人工势场法中的力因素转化为一种蚁群算法里的信息素权值,能够在开始时加快蚁群算法的收敛速度,并随着迭代次数增加逐渐降低力因素对蚂蚁的影响,在陷入局部最优时通过回退降低了蚁群算法陷入局部最优的可能性。又增加了路径曲线距障碍物距离的设置,使其更贴近现实应用。最后使用该算法与其它类似势场蚁群算法进行了仿真比较,在条件一致的情况下,文中算法的收敛速度更快,路径距离更短。 展开更多

关键词 移动机器人 人工势场法 蚁群算法 路径规划

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人工势场引导蚁群算法的机器人导航路径规划 被引量：17

20

作者 董炫良 赵桂清 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第6期169-173,共5页

蚁群算法应用于路径规划时,算法前期信息素分布均匀,只依赖启发信息搜索最优路径,因此存在盲目搜索和收敛慢的问题;蚁群算法后期由于信息素的正反馈作用,使蚁群算法陷入局部最优时无法跳出。为了解决这些问题,提出了改进人工势场法引导... 蚁群算法应用于路径规划时,算法前期信息素分布均匀,只依赖启发信息搜索最优路径,因此存在盲目搜索和收敛慢的问题;蚁群算法后期由于信息素的正反馈作用,使蚁群算法陷入局部最优时无法跳出。为了解决这些问题,提出了改进人工势场法引导蚁群算法的路径规划方法。介绍了栅格环境建模法;以人工势场法为基础,给出了路径中间点选择方法,取消了障碍物斥力而只保留目标点引力,在目标引力下实现路径规划;以改进人工势场法规划路径启发蚁群算法,减少前期路径规划盲目性,实现加快收敛的目的;改进信息素更新方法,使信息素遗留因子随路径优劣自适应变化。由仿真结果可以看出,相比于蚁群算法和文献[10]势场蚁群算法,这里算法规划路径最短、平均迭代次数最少、算法平均耗时最少。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 改进人工势场法 蚁群算法 启发信息

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