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改进DWA算法的移动机器人静动态避障研究
1
作者 王丰 陈洋 +1 位作者 王志军 于浩 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期142-148,共7页
移动机器人在行驶过程中需要躲避静态和动态双重障碍物,针对传统DWA(dynamic window approach,DWA)算法在选择路径时,受静态和动态双重障碍物的影响,容易造成算法运算缓慢、易陷入局部最优解、运动状态不稳定的问题,提出了一种融合多物... 移动机器人在行驶过程中需要躲避静态和动态双重障碍物,针对传统DWA(dynamic window approach,DWA)算法在选择路径时,受静态和动态双重障碍物的影响,容易造成算法运算缓慢、易陷入局部最优解、运动状态不稳定的问题,提出了一种融合多物理因素的DWA局部路径规划算法。在传统DWA算法基础上,设置障碍物阈值对距离评价函数进行改进,减少机器人受较远障碍物的影响,加快判定速度;采用自适应机制对算法的安全系数进行动态调节,解决局部最优解及路径不平滑的问题;通过改进归一化函数,减少各个物理量之间的差异,使机器人能够快速选择出最优速度,保证机器人运动状态的稳定;最后,通过两组不同的仿真及模拟场地实验进行对比验证,实验结果证明了改进后的算法相较于原始算法在判定速度、路径平滑度、路径安全性、运动稳定性方面均有明显提升。 展开更多
关键词 移动机器人 改进DWA算法 局部路径规划 静动态避障
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基于改进移动立方体的医学图像三维重建算法 被引量：8
2
作者 高峰 付忠良 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第A01期201-203,213,共4页
在医学图像三维重建算法中,等值面的抽取速度是影响三维重建效率的重要因素之一。针对传统三维重建算法——移动立方体(MC)在医学图像重建中速度慢、组织分离困难等问题,提出了一种基于医学图像的改进的MC算法。该算法首先基于人体器官... 在医学图像三维重建算法中,等值面的抽取速度是影响三维重建效率的重要因素之一。针对传统三维重建算法——移动立方体(MC)在医学图像重建中速度慢、组织分离困难等问题,提出了一种基于医学图像的改进的MC算法。该算法首先基于人体器官的连通性原理,选取种子体元后根据种子体元衍生出整个器官的等值面,从而避免了对无用体元的遍历;其次,使用中值法取代线性插值法计算法向量和等值点坐标,减少了代数运算。实验结果表明:与原始算法相比,改进的算法可以有效分离需要重建器官和背景,并在重建效果相差不大的基础上,算法的执行效率有了较大的提升。 展开更多
关键词 移动立方体算法 三维重建 面绘制 等值面追踪 医学图像
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基于改进移动立方体算法的三维重建 被引量：4
3
作者 胡凌燕 史康柏 +1 位作者 徐少平 刘小平 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2019年第6期925-929,共5页
目的探讨基于改进移动立方体算法的腹部器官CT图像三维重建效果。方法提出一种基于区域增长法的通用树结构和移动等值点法的自适应改进移动立方体算法,先进行医学图像分割,选取种子点后标记出与阈值相交的所有体元;创建通用树结构,将相... 目的探讨基于改进移动立方体算法的腹部器官CT图像三维重建效果。方法提出一种基于区域增长法的通用树结构和移动等值点法的自适应改进移动立方体算法,先进行医学图像分割,选取种子点后标记出与阈值相交的所有体元;创建通用树结构,将相交体元插入子节点中,确定基于通用树的顶点索引方式;通过移动等值点合并共面三角形,简化等值点信息的获取。基于1名志愿者的腹部CT图像,采用传统移动立方体算法和改进移动立方体算法构建肾脏三维模型,并比较其效果。结果与传统算法比较,改进的移动立方体算法生成的三角面片个数减少39.20%,算法执行效率提高37.59%,三维模型表面平滑逼真,局部细节真实性较好。结论基于改进移动立方体的算法可更快速精确地实现CT图像腹部器官三维重建。 展开更多
关键词 移动立方体算法 区域增长法 通用树 等值点 图像处理 计算机辅助
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基于改进蝙蝠算法的多目标移动储能调度 被引量：1
4
作者 李永刚 林卉 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期56-64,共9页
在大规模电动汽车的随机充电等因素的影响下,电网峰谷差等问题突出。首先,计算所需多类型移动储能(电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车)调度功率,考虑交通能耗,建立各类移动储能模型。其中,针对电动汽车交通能耗,根据电价对用户参与意... 在大规模电动汽车的随机充电等因素的影响下,电网峰谷差等问题突出。首先,计算所需多类型移动储能(电动汽车、移动储能车、氢燃料发电车)调度功率,考虑交通能耗,建立各类移动储能模型。其中,针对电动汽车交通能耗,根据电价对用户参与意愿的影响,建立相应的补贴体系。其余类型则只计及交通能耗成本。然后,建立以的配电网负荷峰谷差、新能源利用率、配电网运行成本为目标,利用超平面的概念自适应地确定不同目标函数的权重,将多目标归一化,建立三类移动储能协调调度模型。而后,使用改进蝙蝠算法求解,得到多类型移动储能协同调度的方案。其中,基本蝙蝠算法引入柯西变异逆累积分布函数等改进,得到改进蝙蝠算法,该算法有效提升优化速度、全局搜索能力。最后,在IEEE33节点系统中,进行仿真验证,结果证明了该调度方案的有效性。 展开更多
关键词 多类型移动储能 交通能耗补贴 多目标 改进蝙蝠算法
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基于改进A^(*)算法的机器人不平坦地形全局路径规划 被引量：3
5
作者 郭聚刚 于军琪 +3 位作者 冯春勇 王凯 陈易圣 董振平 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期309-322,共14页
针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡... 针对机器人在非结构化和不平整地形的路径规划问题,提出了一种基于改进A^(*)算法的全局路径规划方法。改进A^(*)算法引入双向搜索策略以提高算法计算速度。通过路径节点过滤克服了双向搜索策略带来的问题并减少了关键节点的数量,增加坡度约束降低了机器人的爬坡角度和侧倾角度,提高了规划路径的安全性,通过Bézier曲线拟合路径使其变得光滑,更有利于机器人的运动控制。在不同地形和障碍密度的高程图上进行实验,验证了改进的有效性。实验结果表明,与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法在路径长度增加14.6%至37.84%的情况下,计算时间减少了71.05%至82.90%,关键节点数量减少了51.94%至70.53%,并且爬坡角度和侧倾角度显著减少,路径更加平滑。因此,该方法在提高效率的同时能够在非结构化和不平坦的地形下生成安全可靠的路径。 展开更多
关键词 路径规划 不平坦地形 改进A^(*)算法 移动机器人
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移动立方体算法与移动四面体算法的对比与评估 被引量：7
6
作者 王明 冯结青 杨贲 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期2099-2106,共8页
等值面提取在标量场体数据可视化和隐函数曲面显示中具有重要应用,经典算法包括移动立方体算法和移动四面体算法,其核心是在立方体或四面体体素单元中用线性的三角面片逼近原始曲面.文中以可计算的代数曲面为例,对上述2种等值面提取算... 等值面提取在标量场体数据可视化和隐函数曲面显示中具有重要应用,经典算法包括移动立方体算法和移动四面体算法,其核心是在立方体或四面体体素单元中用线性的三角面片逼近原始曲面.文中以可计算的代数曲面为例,对上述2种等值面提取算法的逼近精度、时间和空间效率等方面进行了详细的对比,为各种应用中等值面提取算法的选取提供了参考依据. 展开更多
关键词 等值面提取 移动立方体算法 移动四面体算法 HAUSDORFF距离
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基于全局关键点提取的改进A*算法全局路径规划研究 被引量：1
7
作者 林桂娟 李子涵 王宇 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第3期667-678,共12页
为了解决在较大且复杂场景下,传统A*算法寻路会遍历大量节点、计算时间长、易陷入U型陷阱等问题,结合跳点搜索(jumppoint search,JPS),提出一种改进A*算法,利用图像处理技术对全局地图进行关键点提取。对全局地图进行前处理,获取与障碍... 为了解决在较大且复杂场景下,传统A*算法寻路会遍历大量节点、计算时间长、易陷入U型陷阱等问题,结合跳点搜索(jumppoint search,JPS),提出一种改进A*算法,利用图像处理技术对全局地图进行关键点提取。对全局地图进行前处理,获取与障碍物对角相距1格的角点,构建关键点列表,提出全局关键点代替A*算法所需要遍历的节点,大量减少计算量;提出布雷森汉姆直线算法重新定义邻居点,使其能够类似于A*算法探寻邻居点获取路径。在MATLAB中进行仿真验证,并在实际场景中测试,结果表明:改进A*算法在更快获取路径的基础上,路径长度更短,折点数更少,有效解决U型陷阱问题。 展开更多
关键词 路径规划 改进A*算法 关键点提取 移动机器人
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U型障碍物多方向多层填充的移动机器人改进蚁群算法 被引量：2
8
作者 陈青桢 龚家宝 +1 位作者 于潇雁 邵宇飞 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期721-728,共8页
针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中典型的U型障碍物死锁问题,提出了一种U型障碍物多方向多层填充的改进蚁群算法。首先证明了路径规划的最优解不会进入U型障碍物之中;其次证明了运用此多方向多层填充法在填充U型障碍物解决死锁问... 针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中典型的U型障碍物死锁问题,提出了一种U型障碍物多方向多层填充的改进蚁群算法。首先证明了路径规划的最优解不会进入U型障碍物之中;其次证明了运用此多方向多层填充法在填充U型障碍物解决死锁问题的同时,不会造成原有通路的阻塞,具有原通路保持性,且填充的迭代次数与迭代总时间少;之后对填充图形的迭代次数给出了理论性的判定,此填充方法不仅适用于U型障碍物还适用于其它可填充区域,且其对于可填充区域可实现完全填充;最后将此填充方法与蚁群算法结合。仿真结果表明,改进蚁群算法相比于传统蚁群算法有效率提升。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进蚁群算法 U型障碍物 多方向多层填充法
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改进遗传算法在机器人多目标路径规划的应用
9
作者 张弛承 林富生 +1 位作者 宋志峰 余联庆 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第8期164-168,共5页
为解决移动机器人在多目标情况下路径较长且运算耗时较长的问题,提出了一种改进遗传算法。以经过所有目标点的节拍和总距离最短为优化目标,建立路径规划模型。首先,通过算法获取各个目标点间的距离矩阵以及最短路径,再根据目标点的距离... 为解决移动机器人在多目标情况下路径较长且运算耗时较长的问题,提出了一种改进遗传算法。以经过所有目标点的节拍和总距离最短为优化目标,建立路径规划模型。首先,通过算法获取各个目标点间的距离矩阵以及最短路径,再根据目标点的距离求解出移动机器人的执行顺序,并引入模拟退火算法,在每一代的遗传进化中进行局部搜索,改善算法早熟的缺陷,强化其整体寻优的能力。最后,通过对环境进行建模与仿真,并与传统遗传算法对比,结果表明:该算法能有效、快速地解决多目标情况下的路径规划问题。 展开更多
关键词 移动机器人 多目标 改进遗传算法 路径规划 模拟退火算法
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基于体数据变形的自适应移动立方体算法的研究
10
作者 谢祚海 赵颖 +1 位作者 樊晓平 周筠 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期67-72,共6页
移动立方体(Marching Cubes)算法是一种经典的三维重建方法,但是对采样稀疏的体数据进行重建时,不能满足所需的精确度要求。提出了一种基于体数据变形的自适应移动立方体算法。该算法通过自适应地改变体素顶点的位置,使得体素包含更多... 移动立方体(Marching Cubes)算法是一种经典的三维重建方法,但是对采样稀疏的体数据进行重建时,不能满足所需的精确度要求。提出了一种基于体数据变形的自适应移动立方体算法。该算法通过自适应地改变体素顶点的位置,使得体素包含更多的图像信息从而使体素内的三角面片更加逼近等值面;同时,采用了区域增长策略对体数据进行分割从而避免了对整个体素空间的运算;对算法的并行优化提升了算法的三维重建效率。实验证明使用该算法对稀疏体数据进行三维重建,提高了重建的精确度,并且保证了重建的实时性与交互性。 展开更多
关键词 三维重建 移动立方体算法 体数据变形 精确度 等值面
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改进哈里斯鹰算法的仓储机器人路径规划研究 被引量：7
11
作者 雷旭 陈静夷 陈潇阳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1081-1092,共12页
为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization, HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algori... 为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization, HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algorithmbasedon Tentchaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning, TCLHHO)。通过Tent混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力。根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验。结果表明:该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 哈里斯鹰优化算法 栅格地图 多策略改进
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基于六向搜索A^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量：3
12
作者 刘建娟 李海博 +2 位作者 刘忠璞 姬淼鑫 许强伟 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期6-10,共5页
针对移动机器人利用传统A^(*)算法在复杂环境中进行路径规划时,存在着扩展节点数多导致的搜索效率低,以及路径平滑性不足等问题,提出了一种基于六向搜索的A^(*)算法。首先,在传统A^(*)算法启发函数的基础上利用曼哈顿距离进行加权,减少... 针对移动机器人利用传统A^(*)算法在复杂环境中进行路径规划时,存在着扩展节点数多导致的搜索效率低,以及路径平滑性不足等问题,提出了一种基于六向搜索的A^(*)算法。首先,在传统A^(*)算法启发函数的基础上利用曼哈顿距离进行加权,减少了算法的搜索时间和扩展节点数;其次,对传统A^(*)算法搜索策略进行改进,提出一种六向搜索策略,进一步减少算法扩展节点数,并同时提升路径平滑性;最后,利用路径平滑策略来对规划出来的路径进行平滑处理。实验结果表明,基于六向搜索的A^(*)算法在不同地图规模的仿真环境中都能获得较高的搜索效率,且扩展节点数更少、转折角度更小、更有利于移动机器人的路径规划。 展开更多
关键词 路径规划 改进A~*算法 移动机器人 曼哈顿距离 搜索邻域
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基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法 被引量：145
13
作者 柳长安 鄢小虎 +1 位作者 刘春阳 吴华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1220-1224,共5页
本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其... 本文提出了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法.首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了根据目标点自适应调整启发函数,提高算法的收敛速度;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免搜索陷入局部最优.其次为了优化改进蚁群算法的性能,提出用粒子群算法对改进蚁群算法的重要参数进行优化选择.最后实现了基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划并完成了仿真实验,实验结果证明了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进蚁群算法
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基于改进粒子群算法的移动机器人多目标点路径规划 被引量：35
14
作者 蒲兴成 李俊杰 +1 位作者 吴慧超 张毅 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期301-309,共9页
针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法。该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群... 针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法。该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群算法对其进行优化。针对粒子群算法存在的早熟现象,将反向学习策略引入粒子群算法,并对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进。性能测试结果表明,改进的粒子群算法能有效避免粒子早熟现象,提高粒子群算法的寻优能力及稳定性。仿真实验结果验证了新方法能有效地实现机器人的多目标点无碰撞路径规划。真实环境下的实验结果证明了新方法在机器人多目标点路径规划的实际应用中也具有有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 多目标点路径规划 蚁群算法 改进粒子群算法 反向学习策略 惯性权重 学习因子
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改进QPSO和Morphin算法下移动机器人混合路径规划 被引量：17
15
作者 伍永健 陈跃东 陈孟元 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第2期295-301,共7页
为了提高机器人在复杂环境下路径规划的能力,提出了一种基于改进量子粒子群优化算法(QPSO)和Morphin算法的混合路径规划方法。利用栅格地图建立环境模型并确定起始点和目标点,通过引入自适应局部搜索策略和交叉操作对QPSO进行改进规划... 为了提高机器人在复杂环境下路径规划的能力,提出了一种基于改进量子粒子群优化算法(QPSO)和Morphin算法的混合路径规划方法。利用栅格地图建立环境模型并确定起始点和目标点,通过引入自适应局部搜索策略和交叉操作对QPSO进行改进规划出一条最优的全局路径,机器人根据全局路径行走,当发现未知静态或动态障碍物立即调用Morphin算法进行局部路径规划,避开障碍物后回到原全局路径上继续行走至目标点。该混合路径规划方法的有效性和可行性通过Matlab仿真和实际应用得到很好地验证。 展开更多
关键词 复杂环境 移动机器人 障碍物 改进QPSO Morphin算法 混合路径规划
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基于改进模拟退火算法的移动机器人路径规划 被引量：10
16
作者 王仲民 岳宏 刘继岩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第19期59-60,82,共3页
提出了一种新型改进模拟退火算法,对移动机器人路径进行了全局优化。该算法不仅继承了经典模拟退火算法能达到全局最优解的优点,而且其收敛速度远远优于经典模拟退火算法。仿真实验研究表明:这种改进模拟退火算法全局寻优能力强,收敛速... 提出了一种新型改进模拟退火算法,对移动机器人路径进行了全局优化。该算法不仅继承了经典模拟退火算法能达到全局最优解的优点,而且其收敛速度远远优于经典模拟退火算法。仿真实验研究表明:这种改进模拟退火算法全局寻优能力强,收敛速度快,显著提高了求解移动机器人全局路径规划的效率。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进模拟退火算法 收敛速度
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改进UKF算法在移动机器人定位系统中的应用 被引量：4
17
作者 任福君 张秀华 +1 位作者 姜永成 孙忠伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1289-1294,共6页
为解决移动机器人室内定位误差较大的问题,提出一种将最小偏度采样策略和衰减记忆滤波相结合的改进UKF(unscented Kalman filter)算法.该算法采用最小偏度采样策略,采样点个数由2n+1减少到n+2,提高了定位实时性;采用衰减记忆平方根滤波... 为解决移动机器人室内定位误差较大的问题,提出一种将最小偏度采样策略和衰减记忆滤波相结合的改进UKF(unscented Kalman filter)算法.该算法采用最小偏度采样策略,采样点个数由2n+1减少到n+2,提高了定位实时性;采用衰减记忆平方根滤波修正量测噪声的权值,避免滤波发散,提高了系统鲁棒性.构建无线局域网定位系统,使用改进的UKF算法对获得的无线信号(RSSI值)进行滤波.采用三边定位法进行定位计算.实验结果表明,系统平均定位误差降低49%,达到0.505 m,可较好地实现机器人的精确定位,满足移动机器人的室内定位要求. 展开更多
关键词 改进的UKF算法 最小偏度采样 衰减记忆 定位算法 移动机器人
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移动机器人SLAM改进算法的分析与实现 被引量：7
18
作者 付强 张宏静 +1 位作者 赵建伟 许书钰 《兵工自动化》 2018年第9期86-89,共4页
为解决移动机器人扩展卡尔曼滤波(EKF-SLAM)算法计算复杂、精确度不高及易受干扰的缺点,提出一种基于最优平滑滤波理论的改进同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法。详细介绍算法的改进过程,通过Matlab... 为解决移动机器人扩展卡尔曼滤波(EKF-SLAM)算法计算复杂、精确度不高及易受干扰的缺点,提出一种基于最优平滑滤波理论的改进同步定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法。详细介绍算法的改进过程,通过Matlab软件对其位置轨迹跟踪误差及标准差进行仿真分析,基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)系统的实验平台,在室内走廊进行SLAM实验以测试改进算法的效果。结果表明,改进的SLAM算法精度高、抗干扰能力强,能实现移动机器人的即时定位与地图构建。基于ROS系统的软件平台能简化开发难度,提升移动机器人的智能化。 展开更多
关键词 移动机器人 EKF-SLAM 平滑滤波 改进SLAM算法 ROS
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基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划 被引量：30
19
作者 王慧 王光宇 潘德文 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第5期77-79,共3页
为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用粒子个体极值的加权平均值,同时加入惯性权重。建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿... 为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用粒子个体极值的加权平均值,同时加入惯性权重。建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析。仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能优于传统算法。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进粒子群算法
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基于改进蚁群算法的应急监测移动机器人全局路径规划 被引量：3
20
作者 车洪磊 吴宗之 +3 位作者 康荣学 朱安愚 张晴 阎露璐 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期278-283,共6页
提出了基于改进蚁群算法的应急监测移动机器人全局路径规划方法。首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,利用环境的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在野外环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更邻近节点的概率... 提出了基于改进蚁群算法的应急监测移动机器人全局路径规划方法。首先针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,利用环境的全局信息建立目标吸引函数,对蚂蚁在野外环境下的路径搜索进行引导,提高其选择离目标点更邻近节点的概率,减小蚂蚁对非最短路径的选择概率。其次,借鉴狼群分配原则对信息素进行更新,避免算法陷入局部最优。最后实现了基于改进蚁群算法的应急监测移动机器人全局路径规划并完成了仿真实验,实验结果表明该方法可以更快地收敛到最短路径并具有较好的全局性能。 展开更多
关键词 应急监测移动机器人 路径规划 改进蚁群算法
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