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题名基于双向汇聚引导蚁群算法的机器人路径规划
被引量:9
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作者
邓向阳
张立民
方伟
汤淼
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机构
海军航空大学信息融合研究所
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1101-1108,共8页
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基金
国家自然基金(91538201)
泰山学者工程专项经费基金(ts201511020)
信息系统安全技术重点实验室基金(6142111190404)。
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文摘
路径规划是自主移动机器人技术的核心理论问题之一,论文采用网格法建立路径规划问题的环境模型,提出了基于先验知识的优势方位角,建立了主优势网格和次优网格的改进网格模型,并采用基于子路径认知方法的信息素释放策略,提出了起始点与目标点互换的交替双向引导策略,实现了一种汇聚融合的信息素结构,实现了基于改进网格模型的双向汇聚斑迹信息素蚁群算法。实验表明,该方法在求解具有复杂障碍物分布的大规模地图规划问题时,具有空间复杂度小和效率高的优点,大大提升了构建初始解及收敛的速度,具有很好的求解性能。
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关键词
斑迹蚁群算法
双向汇聚引导
机器人路径规划
节点信息素
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Keywords
pheromone mark ant colony optimization(PM-ACO)
bidirectional aggregation
robot path planning
node-based pheromone
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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