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基于多目标快速探索随机树的移动机器人巡检路径优化方法
被引量:
2
1
作者
张可
宋呈群
+2 位作者
程俊
张锲石
曾驳
《集成技术》
2023年第4期32-41,共10页
针对移动机器人需要访问多目标的巡检路径规划问题,该文提出一种多目标快速探索随机树路径优化方法。首先,根据提供的环境地图与巡检目标点,该文采用一种RRT-Connect-ACO算法得到目标点的巡检顺序和可行路径;然后,通过引入信息子集,对...
针对移动机器人需要访问多目标的巡检路径规划问题,该文提出一种多目标快速探索随机树路径优化方法。首先,根据提供的环境地图与巡检目标点,该文采用一种RRT-Connect-ACO算法得到目标点的巡检顺序和可行路径;然后,通过引入信息子集,对路径进行优化,得到最终的最优路径。实验结果表明,与现有的多目标路径规划算法相比,该方法考虑了地形的影响,得到的最优路径更符合实际情况。
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关键词
多目标路径规划
快速探索随机树
旅行商
蚁群算法
信息子集
移动机器人
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职称材料
题名
基于多目标快速探索随机树的移动机器人巡检路径优化方法
被引量:
2
1
作者
张可
宋呈群
程俊
张锲石
曾驳
机构
中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院人机智能协同系统重点实验室
香港中文大学
出处
《集成技术》
2023年第4期32-41,共10页
基金
国家自然科学基金项目(U21A20487)
深圳市科技计划项目(JCYJ20180507182610734,KCXFZ20201221173411032)
中国科学院关键技术人才项目。
文摘
针对移动机器人需要访问多目标的巡检路径规划问题,该文提出一种多目标快速探索随机树路径优化方法。首先,根据提供的环境地图与巡检目标点,该文采用一种RRT-Connect-ACO算法得到目标点的巡检顺序和可行路径;然后,通过引入信息子集,对路径进行优化,得到最终的最优路径。实验结果表明,与现有的多目标路径规划算法相比,该方法考虑了地形的影响,得到的最优路径更符合实际情况。
关键词
多目标路径规划
快速探索随机树
旅行商
蚁群算法
信息子集
移动机器人
Keywords
multi-objective path planning
rapidly-exploring random tree
travelling salesman problem
ant colony optimization
informed subset
mobile robots
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多目标快速探索随机树的移动机器人巡检路径优化方法
张可
宋呈群
程俊
张锲石
曾驳
《集成技术》
2023
2
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