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题名智能仿生算法在移动机器人路径规划优化中的应用综述
被引量：55
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作者
于振中
李强
樊启高
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第11期3210-3219,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51405198)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20130159)
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文摘
随着移动机器人应用领域的扩大和工作环境的复杂化,传统路径规划算法因其自身局限性变得难以满足人们的要求。近年来,智能仿生算法因其群集智慧和生物择优特性而被广泛应用于移动机器人路径规划优化中。首先,按照智能仿生算法仿生机制的来源,对应用于路径规划优化中的智能仿生算法进行了分类。然后,按照不同的类别,系统的叙述了各种新型智能仿生算法在路径规划优化中取得的最新研究成果,总结了路径规划优化过程中存在的问题以及解决方案,并对算法在路径规划优化中的性能进行了比较分析。最后对智能仿生算法在路径规划优化中的研究方向进行了探讨。
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关键词
智能仿生算法
仿生机制
移动机器人
路径规划优化
收敛速度
局部最优
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Keywords
bioinspired intelligent algorithms
biomimetic mechanism
mobile robot
path planning optimization
convergence speed
local optimal
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名移动机器人路径规划算法综述
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作者
刘清云
游雄
张欣
左吉伟
李佳
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机构
信息工程大学地理空间信息学院
山东理工大学建筑工程与空间信息学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期147-156,共10页
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基金
国家自然科学基金重点项目(42130112)
中原学者游雄科学家工作室科研项目(2020)
信息工程大学科研项目(1064201)。
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文摘
路径规划算法是移动机器人实现自主运动的关键技术之一,能够帮助机器人在复杂的环境中优化出最优或次优的路径,使机器人从起点到达目标位置。良好的路径规划算法对提高机器人的性能、适应性和可靠性有重要意义。为全面清楚地了解目前国内外移动机器人路径规划算法的研究现状,对常用的移动机器人路径规划算法进行总结综述,根据每个算法的原理及特性,首先将路径规划算法分为传统算法、基于采样的算法、智能仿生算法、人工智能算法四大类;然后对每类算法进行细分,并对每个算法的原理及优缺点进行详细介绍,同时展示了一些学者对每个算法局限性的改进;最后总结对比分析每个算法的优缺点,对移动机器人路径规划算法的发展趋势进行归纳,以期为移动机器人路径规划发展提供一定的参考。
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关键词
移动机器人
路径规划算法
传统算法
基于采样的算法
智能仿生算法
人工智能算法
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Keywords
Mobile robot
Path planning algorithm
Traditional algorithm
Sampling based algorithm
Intelligent bionic algorithm
Artificial intelligence algorithm
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名引入蝙蝠算法的最大似然DOA估计
被引量：4
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作者
冯舒
张志成
石要武
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机构
吉林大学通信工程学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第8期26-29,共4页
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基金
国家自然科学基金(51075175
61201368)
吉林省产业技术研究与开发项目(JF2012C013-3)
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文摘
DOA估计理论的传统算法中,最大似然DOA估计方法能准确地估计出目标方向角度,性能优良,并且具有很好的稳定性。与MUSIC及其他的子空间分解类算法相比,在信噪比较低、小快拍信号时,最大似然DOA估计算法优势更为突出。但是由于其自身算法复杂度较高的缺陷而碍于工程上的应用。针对这一问题,将蝙蝠算法与最大似然算法相结合,应用于信号的DOA估计,利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点,快速搜索到似然函数的全局最优值,优化多维非线性的估计谱函数。仿真结果表明,蝙蝠搜索算法有效地克服最大似然DOA估计中存在的运算量大,计算复杂度高等问题,通过与其他经典的仿生智能优化算法相比较,该方法体现出更好的收敛性。
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关键词
DOA估计
最大似然估计
蝙蝠算法
仿生智能算法
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Keywords
direction of arrival estimation
maximum likelihood
bat algorithm
bionic intelligent algorithm
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名移动机器人全局路径规划算法综述
被引量：95
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作者
王梓强
胡晓光
李晓筱
杜卓群
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机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
中国人民公安大学侦查学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第10期19-29,共11页
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基金
中国人民公安大学专项项目(2020JWCX08)
上海市现场物证重点实验室开放课题基金(2020XCWZK05)
国家重点研究计划项目。
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文摘
全局路径规划是移动机器人室外工作的关键技术,全局路径规划相关算法主要应用于地理场景预知的室外环境中,机器人面对复杂多变的室外环境,通过对算法的优化改进来提高机器人路径规划的实时避障性、路径平滑性、规划有效性就成为了全局路径规划算法的核心研究内容。首先根据算法的智能程度,将移动机器人的全局路径规划算法分为传统全局路径规划算法和仿生智能全局路径规划算法,并深入阐述了实际应用更为广泛的多目标路径规划算法,然后介绍了当前每种算法的几种典型的优化改进方法,并对其优化改进后的算法的优缺点进行了分析总结,最后对全局路径算法的未来发展趋势进行了展望,指出全局路径规划算法将向优化已有常规算法路径规划的性能、多种算法优势融合、复杂环境中动态避障、适应多样化环境的地图表示方法这4方面发展。
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关键词
移动机器人
全局路径规划
传统算法
仿生智能算法
多目标路径规划
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Keywords
Mobile robot
Global path planning
Traditional algorithm
Bionic intelligent algorithm
Multi-objective path planning
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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