【摘 要】
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移动机器人路径规划是机器人研究中一个很重要的问题,是机器人执行各种任务的基础,反映了机器人在运动过程中与周围环境交互的能力。蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿
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移动机器人路径规划是机器人研究中一个很重要的问题,是机器人执行各种任务的基础,反映了机器人在运动过程中与周围环境交互的能力。蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法。因为路径规划与蚁群搜索食物的过程有着天然的联系,因此将蚁群算法运用到路径规划中有很大的合理性。本文从三个方面对蚁群算法进行了改进。1、将状态转移参数g0由固定值改为动态调整,考虑了不同时间对q0的不同要求,使得路径长度和收敛速度都有较大提高；2、引入OBL思想对信息素进行处理。通过反作用信息素的作用,增加对搜索空间的覆盖,减小搜索时间；3、对信息素更新规则的处理。动态调整信息素挥发参数ρ的值,同时将信息素的值限制在[τmin,τmax]之间,设置局部循环最优值和局部循环最差值,并在每轮循环结束时对局部循环最优路径进行增强,对局部循环最差路径进行削弱。在建模和全局规划阶段,将机器人作为非完全质点的因素考虑进去,对障碍物进行相应的处理,提出一种新的评价标准,使规划问题不光关注路径长短和收敛速度,也关注机器人实际运动中转弯个数。动态规划在基于混合式架构的移动机器人上进行。采用在全局路径规划的基础上进行局部路径规划的方法。在运动过程中,通过机器人携带的传感器,实时探测局部信息,采用直线法对动态障碍物位置进行预测,对全局路径进行修正。仿真和现场实验结果表明,改进的蚁群算法在路径长度和时间性能方面,都有较好的表现。
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