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题名复杂多陷阱环境下机器人导航路径的蚁群规划策略
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作者
李婧
李艳萍
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机构
山西职业技术学院
太原理工大学信息与计算机工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第8期228-232,共5页
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基金
山西省回国留学人员科研资助项目(2017-031)。
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文摘
为了提高复杂多陷阱环境下的机器人路径规划质量和规划效率,提出了多因素启发蚁群算法的路径规划方法。使用栅格法建立了工作环境的“0-1”矩阵模型,同时给出了环境模型的转移图结构。分析了蚂蚁进入陷阱时“蚂蚁回退策略”和“蚂蚁夭折策略”的缺陷,针对这些缺陷,将安全启发因素和智能蚂蚁策略融入到蚁群算法中,提出了能够高效应对陷阱问题的多因素启发蚁群算法,并将其应用于复杂多陷阱环境下的路径规划。在3种仿真环境下对改进措施进行验证,由实验结果可以看出,多因素引导蚁群算法能够有效避开障碍物密集区域;在复杂多陷阱环境下改进算法规划的路径长度明显短于传统算法,路径拐点远少于传统算法,迭代次数明显少于传统算法。以上实验结果表明,多因素启发蚁群算法的规划质量和规划效率均优于传统蚁群算法。
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关键词
多陷阱环境
导航路径规划
安全引导因素
智能蚂蚁策略
多因素引导蚁群算法
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Keywords
Multiple Traps Environment
Navigation Path Planning
Safety Inspiration Factor
Intelligent Ant Strategy
Multiple Factors Guidance Ant Colony Algorithm
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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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