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考虑飞机除冰任务的除冰车路径规划模型研究
1
作者 徐一旻 王台玉冰 +2 位作者 吕伟 刘鸣秋 吴佳莉 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第8期181-188,共8页
为应对冻雨天气下机场除冰作业中车辆调度效率低、动态避障能力不足及多约束条件耦合优化困难等问题,提出1种基于混合蚁群算法的机场除冰车辆路径规划与动态调度优化模型。首先通过栅格化建模技术,将机场CAD地图转化为离散网格空间,综... 为应对冻雨天气下机场除冰作业中车辆调度效率低、动态避障能力不足及多约束条件耦合优化困难等问题,提出1种基于混合蚁群算法的机场除冰车辆路径规划与动态调度优化模型。首先通过栅格化建模技术,将机场CAD地图转化为离散网格空间,综合考虑障碍物动态分布、航班起飞优先级、除冰液有效时间窗、车辆容量限制等约束,构建多目标优化函数。其次,基于混合蚁群算法的全局寻优能力与A^(*)算法的局部路径优化特性,实现复杂环境下路径规划与避障的协同控制。实验基于真实机场脱敏地图构建仿真场景,划分20个区域并标注所有停机位坐标,验证了模型的有效性和鲁棒性。研究结果表明:该模型在确保航班时刻表约束的前提下,总行驶距离减少68%,航班延误时间减少90%,有效规避障碍物膨胀区边界的同时能动态调整多车辆协作路径。研究结果可为冻雨天气下机场除冰作业提供兼顾全局最优性与动态适应性的解决方案。 展开更多
关键词 路径规划 机场除冰车辆 动态调度 混合蚁群算法 多目标优化
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基于改进蚁群算法与冰霜-势场法的AGV路径规划
2
作者 李学艺 莫凡 +2 位作者 葛淑磊 吴宗坤 杨通 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第7期66-72,共7页
针对生产车间中自动导引车(automated guided vehicle,AGV)在路径规划时难以兼顾全局最优与局部最优的问题,提出了一种基于改进蚁群算法和冰霜-势场法的路径规划方法。改进后的蚁群算法可以高效地规划AGV运行的全局路径;提出的冰霜-势... 针对生产车间中自动导引车(automated guided vehicle,AGV)在路径规划时难以兼顾全局最优与局部最优的问题,提出了一种基于改进蚁群算法和冰霜-势场法的路径规划方法。改进后的蚁群算法可以高效地规划AGV运行的全局路径;提出的冰霜-势场法可以使AGV在避让障碍物的同时缩短局部路径的长度。仿真实验证明,相较于传统蚁群算法及其变体,改进的蚁群算法规划的路径长度短5.71%且收敛速度更快;以轴加工车间为例通过仿真表明,相较于D*算法与传统人工势场法,所提出的路径规划方法兼顾路径的全局最优与局部最优,且路径长度缩短6.3%以上。 展开更多
关键词 路径规划 AGV 蚁群算法 冰霜优化
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融合概率地图法的改进蚁群优化算法无人水面船路径规划
3
作者 白响恩 刘迪 徐笑锋 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第2期1-8,共8页
针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,对传统ACO算法进行改进,使其适用于无人水面船(unmanned surface vehicle,USV)在复杂和真实海域环境下的全局路径规划。利用概率地图法(probab... 针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,对传统ACO算法进行改进,使其适用于无人水面船(unmanned surface vehicle,USV)在复杂和真实海域环境下的全局路径规划。利用概率地图法(probabilistic roadmap method,PRM)规划的路径作为ACO算法初始信息素分布的依据,提高算法收敛速度;设计同时考虑路径长度和方向性的启发函数,避免传统ACO算法陷入局部最优;加入转角启发函数,减少传统ACO算法拐点数;引入障碍物密度启发函数,提高传统ACO算法规划路径时感知障碍物的能力;利用三次B样条曲线对规划的路径进一步优化,提高路径的平滑性。仿真实验表明:在不同规模的栅格地图上和真实海域环境下,改进ACO算法在拐点数和迭代次数上具有明显优势,且稳定性较好。所提出的改进ACO算法在航海实际应用中具有重要意义。 展开更多
关键词 无人水面船(USV) 路径规划 蚁群优化(ACO)算法 概率地图法 真实海域
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基于优化蚁群算法的露天矿无人矿卡绕跨并行类三维路径规划 被引量：1
4
作者 高明宇 鲍久圣 +5 位作者 阴妍 胡德平 张可琨 朱晨钟 王茂森 王凯 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期399-411,共13页
随着我国矿山智能化建设的不断推进,运输环节无人化已发展成为智慧矿山系统的重要组成部分。露天矿装卸载区等场景通常为非结构化作业区域,地形环境复杂且存在较多障碍物,无人矿卡作为露天矿物料运输的主要工具,由于其体型、载重大等特... 随着我国矿山智能化建设的不断推进,运输环节无人化已发展成为智慧矿山系统的重要组成部分。露天矿装卸载区等场景通常为非结构化作业区域,地形环境复杂且存在较多障碍物,无人矿卡作为露天矿物料运输的主要工具,由于其体型、载重大等特性,在该场景下的路径规划具有较大难度。针对无人矿卡在路径规划时绕行过多导致行驶效率低、路径质量差的问题,提出了一种基于优化蚁群算法的“类三维”路径规划方法,并通过仿真和试验验证了算法的有效性。首先,设计了一种基于激光点云的类三维地图构建方法,对滤波和配准后的有效点云数据进行栅格化处理并计算栅格高度,得到了包含障碍物高度信息的类三维地图。其次,以无人矿卡为研究对象,设计了一种三维碰撞检测方法,可在横向和纵向上分别判断障碍物与车体的冲突关系,并根据矿卡结构特征与道路工况制定了一种绕跨并行通行策略,直接跨越对车辆无威胁的障碍物,可在保证安全性的前提下有效提高矿卡的通行效率。然后,优化蚁群算法的初始信息素分布,提高算法的目标导向性,在改进信息素更新策略中考虑最优最差路径,以提高路径搜索的性能和效率;引入自适应多步长移动方式,并设计了一种引入跨障评价的多目标启发函数,仿真结果发现:优化后的蚁群算法在较少和较多障碍物场景搜索到的路径长度分别缩短了16.53%、16.79%,且路径拐点的减少有效提高了路径质量,使得算法生成的路径更符合实际需求。最后,通过搭建多障碍物场景模拟露天矿非结构化区域开展实车模拟试验,结果表明:搭载优化蚁群算法的无人矿卡试验车能跨越部分障碍物,在较少障碍物场景中的通行效率提升20.53%,在较多障碍物场景中的通行效率提升31.62%,且未与障碍物发生刮蹭。因此,所提出的基于优化蚁群算法的绕跨并行类三维路径规划方法可有效缩短路径长度,提高搜索效率与路径质量,在保证安全性的前提下充分发挥无人矿卡宽体高底盘特性。研究结果为露天矿卡无人驾驶技术开发及应用提供了理论参考。 展开更多
关键词 露天矿 无人矿卡 路径规划 类三维地图 优化蚁群算法
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基于改进RRT与GA的多目标路径规划——以无人机林区巡检为例 被引量：3
5
作者 张彪 康峰 许舒婷 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第4期129-141,共13页
【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法... 【目的】为解决无人机在人工林区巡检任务(如病虫害监测、火灾预防等)中的路径规划问题,即求解巡检点的最优遍历序列以及生成避障飞行轨迹,本文通过融合改进快速随机扩展树(RRT)算法和遗传算法(GA),提出一种多目标路径规划算法。【方法】首先改进传统GA,使其能够在三维空间中遍历所有巡检点并求解最优序列。其次,依据该序列进行路径搜索,改进RRT算法的随机采样原理,通过靶心和绕树策略实现避障效果,并采用连续选择父节点策略,取消因避障产生的多余转折点。最后,通过3次B样条曲线优化,生成最终路径。【结果】仿真结果表明,本算法能够在复杂林区环境中遍历所有巡检点,并在短时间内规划出高质量、无碰撞的路径。与粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)和RRT算法相比,当巡检点从3个增加到9个时,PSO、ACO、RRT算法搜索时间分别增加了221.77%、332.42%、184.78%,而本算法仅增加了102.35%。在9个巡检点的复杂环境中,本算法的路径耗散分别比PSO、ACO和RRT算法降低了14.46%、30.28%、24.76%,且路径质量显著提高,消除了路径交叉重合现象。此外,通过ROS平台,利用无人机在林区点云上进行模拟飞行并验证成功,证明本算法适用于林区巡检的多目标路径规划。【结论】针对人工林区无人机巡检任务中的飞行路线规划问题,本文通过改进RRT与GA,成功规划出一条遍历所有巡检点且避开林区障碍物的无碰撞路径。相较于PSO、ACO和RRT算法,本算法在路径质量、路径耗散和搜索时间上均表现出显著优势。 展开更多
关键词 多目标优化 路径规划 快速随机扩展树(RRT) 遗传算法(GA) 无人机 粒子群算法(PSO) 蚁群算法(ACO)
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基于蚁群算法的SMT自动光学检测路径规划 被引量：9
6
作者 罗兵 章云 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期1251-1252,1278,共3页
对采用表面安装技术的印刷电路板进行自动光学检测时,检测路径规划属于组合优化问题,每个检测窗口又存在一定的可移动范围。针对以上问题文中提出了首先用蚁群算法来求能覆盖检测对象的最少检测窗数。并确定每窗口的可移动范围;然后再... 对采用表面安装技术的印刷电路板进行自动光学检测时,检测路径规划属于组合优化问题,每个检测窗口又存在一定的可移动范围。针对以上问题文中提出了首先用蚁群算法来求能覆盖检测对象的最少检测窗数。并确定每窗口的可移动范围;然后再结合逐次逼近来确定检测路线和每个检测窗的准确位置。模拟实验结果表明,该方案求出的路径规划检测窗数量最少,检测路线最短。 展开更多
关键词 蚁群算法 路径规划 优化 自动光学检测 表面安装技术
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无人艇编队避碰路径规划与重规划
7
作者 刘伊婕 姜斌 +2 位作者 马亚杰 李文博 刘成瑞 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1964-1974,共11页
针对无人艇(unmanned surface vessel,USV)在障碍地图中的避碰路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的静态全局路径规划避碰方法,并面向未知障碍给出一种局部路径重规划方案。运用栅格法对障碍环境进行建模;通过设计复合启发函数,提... 针对无人艇(unmanned surface vessel,USV)在障碍地图中的避碰路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的静态全局路径规划避碰方法,并面向未知障碍给出一种局部路径重规划方案。运用栅格法对障碍环境进行建模;通过设计复合启发函数,提出一种信息素动态给予机制,引入混沌优化算子,解决传统蚁群算法易落入局部最优解和收敛性差的问题;基于鱼群效应提出一种局部路径重规划方案,解决USV编队在遭遇未知障碍时的路径重规划问题。对由5艘USV组成的分布式编队系统进行仿真实验,验证了所提方法对编队避碰问题的有效性。 展开更多
关键词 无人艇编队 路径规划 路径重规划 改进蚁群算法 混沌优化
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基于融合改进A^(*)和ACO算法的农用无人车多目标路径规划
8
作者 唐国伟 张小栋 +1 位作者 侯鹏飞 王超 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第12期255-260,共6页
为使农用无人车避开障碍物快速遍历农作物多目标点病害完成喷药作业,结合巡检无人机获取全局地物信息和病害位置信息的优势,提出一种基于融合改进A^(*)和ACO算法的农用无人车多目标路径规划方法。首先,针对传统A^(*)算法规划路径拐点多... 为使农用无人车避开障碍物快速遍历农作物多目标点病害完成喷药作业,结合巡检无人机获取全局地物信息和病害位置信息的优势,提出一种基于融合改进A^(*)和ACO算法的农用无人车多目标路径规划方法。首先,针对传统A^(*)算法规划路径拐点多的问题,提出一种改进A^(*)(IA^(*))算法,用于求解两两目标点之间的最短避障距离和拐点较少的最优路径;其次,为提升蚁群优化(ACO)算法的收敛精度,提出一种改进蚁群优化(IACO)算法,用于求解出一条收敛精度较高且遍历多目标点的最短路线;最后,通过融合IA^(*)算法和IACO算法,用于规划在避障环境下遍历多目标点的最优路径。仿真结果表明,IA^(*)算法在复杂环境模型验证中,拐点数平均减少40%;IACO算法规划路线长度的平均值、标准差和极差均优于ACO算法,在取10个目标点时,IACO算法标准差为0,算法收敛精度更高,鲁棒性更好;在两种辣椒地环境模型中,通过融合路径规划算法能够规划出拐点少且遍历所有目标点的最优路径。 展开更多
关键词 农用无人车 多目标 全局路径规划 改进A^(*)算法 改进蚁群优化算法 融合路径规划算法
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基于蚁群优化算法引导深度Q网络的移动机器人路径规划算法
9
作者 李海亮 李宗刚 +1 位作者 宁小刚 杜亚江 《兵工学报》 北大核心 2025年第11期63-76,共14页
针对移动机器人深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)路径规划算法在处理大规模复杂未知环境时收敛速度慢、规划路径差等问题,提出一种结合蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法与DQN的路径规划(Ant Colony Optimization Guide DQN,ACOG... 针对移动机器人深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)路径规划算法在处理大规模复杂未知环境时收敛速度慢、规划路径差等问题,提出一种结合蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法与DQN的路径规划(Ant Colony Optimization Guide DQN,ACOG-DQN)算法。引入ACO的信息素机制,以有利于到达终点为目标对当前可能路径进行选择,在降低对环境无效探索次数的基础上确定最优路径;对先前路径选择经验利用阈值筛选,形成样本集对Q-network进行训练,利用Q-network确定当前环境下的移动机器人最优路径。以ACO和Q-network分别确定的最优路径以及随机探索确定的最优路径为候选,设计Q-network最优路径权重随时间增大的路径选择机制进行决策,遴选出当前动作,达到路径最终由Q-network完全决策的目标。3组不同复杂环境下的仿真与实体试验结果均表明,新的ACOG-DQN算法相对于DQN算法,在收敛速度、路径质量和算法稳定性方面表现出更优的性能,表明了新算法的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 深度Q网络算法 蚁群优化算法 强化学习 算法优化
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基于蛇优化蚁群算法的装载机多机作业调度方法
10
作者 程雪聪 程茂林 张益鹏 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1912-1920,共9页
为了求解无人驾驶电动装载机多机作业调度问题,提出了一种蛇优化蚁群算法。蛇优化蚁群算法在蚁群算法的基础上,利用蛇优化算法对蚁群算法中的核心参数进行优化,并采用全局异步与精英策略相结合的信息素浓度更新方式来保证算法的运行效... 为了求解无人驾驶电动装载机多机作业调度问题,提出了一种蛇优化蚁群算法。蛇优化蚁群算法在蚁群算法的基础上,利用蛇优化算法对蚁群算法中的核心参数进行优化,并采用全局异步与精英策略相结合的信息素浓度更新方式来保证算法的运行效率。实验采用所罗门(Solomon)测试集中不同客户规模的算例,对蚁群算法、精英蚁群算法、粒子群优化蚁群算法和蛇优化蚁群算法进行对比分析,并将蛇优化蚁群算法应用在无人驾驶电动装载机多机作业调度的真实案例中。所罗门测试集的实验结果表明,针对C1型、R1型和RC1型算例,蛇优化蚁群算法的寻优能力高于其他算法,求解得到的调度方案能够降低总作业成本。真实案例的实验结果验证了蛇优化蚁群算法的有效性。 展开更多
关键词 无人驾驶电动装载机 路径规划 蛇优化算法 蚁群算法
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基于改进ACS算法的SMT自动光学检测路径规划
11
作者 程良伦 赖宇锋 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第9期128-130,183,共4页
对采用表面安装技术的印刷电路板进行自动光学检测时,需要对检测路径进行合理规划,以在最短时间完成对PCB上所有检测窗的图像采集。针对该问题提出用ACS算法进行路径规划,并引入遗传机制,采用在每一次迭代前使蚂蚁智能继承上一代优秀巡... 对采用表面安装技术的印刷电路板进行自动光学检测时,需要对检测路径进行合理规划,以在最短时间完成对PCB上所有检测窗的图像采集。针对该问题提出用ACS算法进行路径规划,并引入遗传机制,采用在每一次迭代前使蚂蚁智能继承上一代优秀巡回路径的策略,有效地实现算法求解效率和运行效率的平衡。实验结果表明,该算法有较快的收敛速度,并且解的质量优于其它路径规划算法,用于解决AOI中的路径规划问题是行之有效的。 展开更多
关键词 ACS 遗传 路径规划 aoi smt
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基于位置和能耗启发的改进蚁群算法路径规划 被引量：6
12
作者 李春青 黄勇萍 刘娟 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期132-136,共5页
为了解决经典蚁群优化算法应用于移动机器人路径规划中存在综合寻优能力差、收敛速度慢和复杂环境中算法鲁棒性不强等问题,提出了一种基于位置和能耗启发的改进蚁群优化算法。综合考虑机器人行进路径长度、行进路径坡度和转弯带来的能... 为了解决经典蚁群优化算法应用于移动机器人路径规划中存在综合寻优能力差、收敛速度慢和复杂环境中算法鲁棒性不强等问题,提出了一种基于位置和能耗启发的改进蚁群优化算法。综合考虑机器人行进路径长度、行进路径坡度和转弯带来的能耗问题,提出综合能耗启发因子;考虑路径起点与终点之间,直线距离最短,提出到起止点直线距离启发因子,引导蚂蚁往起止点直线附近路径靠近;提出到终点距离启发因子,引导蚂蚁往目标点方向行进。设计了综合三种启发因子的启发函数,优化状态转移计算方式。此外,通过引入动态信息素挥发因子、改进信息素增量、设计信息素限制等优化信息素更新策略。多种环境多次仿真实验结果对比分析表明,改进算法在寻优路径长度、路径高度均方差、综合性能等方面具有更加优秀的表现。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 路径规划 能耗启发因子 移动机器人
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基于集成改进蚁群算法的作战环推荐方法 被引量：3
13
作者 李杰 谭跃进 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2002-2012,共11页
作战环推荐是依靠优化算法从作战网络中为指挥员推荐最优的作战环,以对目标形成高质量打击。未来作战中的作战环推荐面临体系规模大、决策节奏快的特点。对此,提出了一种集成改进的蚁群算法,能够实现高效、高质的作战环推荐优化求解。首... 作战环推荐是依靠优化算法从作战网络中为指挥员推荐最优的作战环,以对目标形成高质量打击。未来作战中的作战环推荐面临体系规模大、决策节奏快的特点。对此,提出了一种集成改进的蚁群算法,能够实现高效、高质的作战环推荐优化求解。首先,将作战环推荐问题转换为一种基于多仓库路径规划的数学模型。然后,针对原始蚁群算法前期收敛速度慢、算法参数对结果影响大和容易陷入局部最优的问题分别提出了3种改进策略:基于边权重信息的信息素初始化、基于差分进化的蚁群算法参数自适应优化和基于遗传算子的全局搜索能力提升,并进行了集成改进。最后,在案例分析中对集成改进蚁群算法进行了分析和对比,验证了所提算法在不需要大幅提高耗时的情况下,优化结果要优于未集成改进的蚁群算法,且相比于原始蚁群算法提升效果显著。 展开更多
关键词 作战环推荐 多仓库路径规划 智能优化 蚁群算法 集成改进
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基于改进蚁群算法的复杂环境路径规划 被引量：1
14
作者 杨俊起 刘飞洋 张宏伟 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期93-99,共7页
针对蚁群算法在复杂环境下难以收敛、最优值差的问题,提出了一种改进蚁群算法。引入修正策略,提出两种局部修正方法以减少无效路径。提出一种自适应信息素更新机制,将初始信息素与蚂蚁所释放的信息素区分挥发;针对每次迭代蚂蚁所释放的... 针对蚁群算法在复杂环境下难以收敛、最优值差的问题,提出了一种改进蚁群算法。引入修正策略,提出两种局部修正方法以减少无效路径。提出一种自适应信息素更新机制,将初始信息素与蚂蚁所释放的信息素区分挥发;针对每次迭代蚂蚁所释放的信息素,通过设计时变挥发因子的变化律单独挥发,得到自适应挥发强度的信息素挥发机制。最后,将算法应用到不同复杂环境,与已有改进蚁群算法对比分析,研究结果说明改进算法在有效时间、平均距离、最短距离的优越性。 展开更多
关键词 蚁群算法 改进蚁群算法 全局优化 路径规划
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基于细菌觅食-改进蚁群优化算法的水面无人船路径规划 被引量：4
15
作者 毛寿祺 杨平 +1 位作者 高迪驹 刘志全 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期608-616,共9页
为了解决水面无人船全局路径规划问题,提出了一种细菌觅食-改进蚁群优化算法(bacterial foraging-improved ant colony optimization algorithm,BF-IACOA)。相较于传统蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA),该算法在... 为了解决水面无人船全局路径规划问题,提出了一种细菌觅食-改进蚁群优化算法(bacterial foraging-improved ant colony optimization algorithm,BF-IACOA)。相较于传统蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA),该算法在路径搜索策略上考虑水面无人船航行需要尽可能减少转向次数和完全规避过大转向角的约束,引入转向角启发因子,综合求解转移概率;同时引入细菌觅食算法的繁殖操作和趋化操作,改进信息素浓度的更新方式,解决传统ACOA容易陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题。仿真结果表明,相较于传统ACOA,BF-IACOA的全局搜索能力得到较大幅度的提升,并且收敛迭代次数减少超过30%;在实际水域环境模型下,BF-IACOA可以通过14次迭代为无人船规划出全局可行路径。 展开更多
关键词 水面无人船 改进蚁群优化算法 细菌觅食算法 全局路径规划 转向
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基于多精度规划窗口的无人机航迹规划方法研究 被引量：1
16
作者 余婧 吴晓军 +1 位作者 蒋安林 雍恩米 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1767-1776,共10页
航迹规划是无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)任务规划系统的核心部分之一,其主要任务是结合战场环境等约束条件,寻找一条安全系数高、满足任务需求且飞行代价小的UAV最优飞行航迹。基于现有蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算... 航迹规划是无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)任务规划系统的核心部分之一,其主要任务是结合战场环境等约束条件,寻找一条安全系数高、满足任务需求且飞行代价小的UAV最优飞行航迹。基于现有蚁群优化(ant colony optimization,ACO)算法,在其并行能力基础上提出一种多精度规划窗口方法。该方法在初始航迹基础上,进一步针对局部飞行环境特点,自动配置局部规划窗口、规划精度和规划参数,并行地开展多精度窗口航迹调整,可在较短时间内优化出一条适应战场环境的飞行航迹。仿真分析表明,不同战场环境下所需的算法参数配置、规划精度各有不同,通过多精度规划窗口的优化与调整,最终飞行航迹可适应不同战场环境,且具备较好的规划效率与精度。 展开更多
关键词 无人机 航迹规划 蚁群优化算法 多精度优化 优化算法
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基于动态自适应蚁群优化算法的移动机器人路径规划 被引量：3
17
作者 聂清彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期351-354,共4页
针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融... 针对传统蚁群优化(ACO)算法在移动机器人路径规划中存在易陷入局部最优、优化速度慢、搜索路径停滞、获取的最优解质量差、优化路径太长等问题,提出动态自适应蚁群优化(DSA-ACO)算法用于移动机器人全局路径规划。在传统ACO算法基础上融合了A*算法,改进了传统ACO算法当中的期望启发信息,加入可能陷入U型障碍物陷阱的防死锁机制,改进信息素更新方式,包括:利用最大最小蚂蚁系统设置信息素浓度的最大最小值,防止搜索出现停滞现象;加入动态调整因子动态增强最优路径上的信息素浓度,降低较差路径上的信息素浓度,使得后续蚂蚁的选择方向更明确,引导蚂蚁朝全局最优路径上移动,加速算法收敛。仿真实验结果表明:改进算法的收敛速度比传统ACO算法提高了20%以上,验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。 展开更多
关键词 移动机器人 蚁群优化算法 路径规划 自适应调整 信息素
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基于工业物联网多感知技术的消防巡检机器人研究 被引量：3
18
作者 朱荣飞 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2024年第1期96-99,共4页
针对现有消防机器人路径规划蚁群算法全局搜索能力弱、收敛速度慢、易陷入局部最优的难题,提出了一种基于回滚和正反向优化策略的蚁群路径规划算法。它通过改进全局初始化信息,采用回滚策略和蚁群正反向优化方法,提升全局搜索能力和速... 针对现有消防机器人路径规划蚁群算法全局搜索能力弱、收敛速度慢、易陷入局部最优的难题,提出了一种基于回滚和正反向优化策略的蚁群路径规划算法。它通过改进全局初始化信息,采用回滚策略和蚁群正反向优化方法,提升全局搜索能力和速度。基于MATLAB和ROS的仿真结果表明:本文提出的改进蚁群算法提高了收敛性,减少了迭代次数,缩短了巡逻路径长度,为消防机器人火场救援节省宝贵的时间。 展开更多
关键词 消防机器人 路径规划 蚁群算法 回滚策略 正反向优化
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面向无人机航路的优化算法研究综述 被引量：2
19
作者 何文彪 胡永江 李文广 《现代防御技术》 北大核心 2024年第4期24-32,共9页
随着无人机任务复杂性以及环境不确定性的不断提高,对航路规划的要求也随之提高,航路规划问题复杂度逐渐增加,由单无人机航路规划向多无人机规划发展,由单任务向多任务发展。针对无人机航路规划问题,从概念内涵、任务建模、算法解析等... 随着无人机任务复杂性以及环境不确定性的不断提高,对航路规划的要求也随之提高,航路规划问题复杂度逐渐增加,由单无人机航路规划向多无人机规划发展,由单任务向多任务发展。针对无人机航路规划问题,从概念内涵、任务建模、算法解析等方面进行了综合分析。针对现有航路规划算法存在的最优路径效果较差、收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,重点分析了A*算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法在无人机航路规划中的应用及存在的问题,提出了优化改进的方向。 展开更多
关键词 航路规划 约束条件 A*算法 粒子群算法 遗传算法 蚁群算法
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动态SHO-ACO的焊接机器人路径规划 被引量：2
20
作者 任红格 宋雪琪 史涛 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第7期1-5,共5页
移动焊接机器人在户外进行路径规划时的高效性和安全性尤为重要。针对蚁群算法(ACO)信息素以总长度为单个影响因子的缺陷,加入转向次数要素,建立环境适应度函数,从而改进轨迹上信息素增值状况;针对基本蚁群收敛速度慢的问题,借鉴自私羊... 移动焊接机器人在户外进行路径规划时的高效性和安全性尤为重要。针对蚁群算法(ACO)信息素以总长度为单个影响因子的缺陷,加入转向次数要素,建立环境适应度函数,从而改进轨迹上信息素增值状况;针对基本蚁群收敛速度慢的问题,借鉴自私羊群算法(SHO)的空间因素,改进启发函数;针对局部最优问题,将SHO的吸引力函数融入信息素变化中再结合环境适应度函数,动态指引蚁群朝向更加优良的轨迹前行;而且针对停滞僵局问题,提出撤离行动与预警行动,确保蚂蚁探路效率;针对传统轮转方法随机性问题,提出了评判拐弯机制以在有目的选择下一节点的同时,计算路径距离方法,降低了算法的复杂程度。SHO-ACO与势场蚁群和传统蚁群算法进行仿真对比实验,结果表明,SHO-ACO在简单环境与复杂环境中均具有优越性。 展开更多
关键词 移动焊接机器人 路径规划 自私羊群优化算法 蚁群算法 环境适应度函数 信息素更新 评判拐弯机制
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