基于转角约束的改进蚁群优化算法路径规划

针对传统蚁群优化(ACO)算法搜索路径时易陷入局部最优、路径过长、转弯角度过大等问题,提出一种基于转弯角度约束的改进ACO算法。首先,增加起始点与目标点之间区域的初始信息素浓度,以避免初期盲目搜索;然后,在启发函数中加入A算法的估价函数和转弯角度因子,以便在下一步选择路径长度和转角次数综合最优的节点;最后,在信息素更新部分引入狼群算法的分配原则,来加强优质种群的影响力,同时借鉴最大最小蚁群(MMAS)算法进行信息素浓度的限制,从而避免算法陷入局部最优。Matlab仿真结果表明,改进算法与传统ACO算法相比,规划出的路径长度缩短了13.7%,转弯次数减小了64.3%,累计转弯角度减少了76.7%。实验结果表明,所提改进算法能有效解决全局路径规划问题,避免了移动机器人过多的能耗损失。

基于改进蚁群算法的室内移动机器人路径规划

近年来,路径规划作为移动机器人研究领域中的一个核心课题而备受关注。使用传统蚁群算法为移动机器人规划路径时,搜索容易陷入局部最优,并且收敛速度比较慢,针对这一缺陷,借鉴狼群分配原则对蚁群信息素的更新方式加以改进,避免了蚁群算法陷入局部最优,同时加快了算法收敛速度。然后,综合考虑室内移动机器人路径的长度和平滑度等性能指标,提出一种中心节点替换的平滑方法,使蚁群算法所规划出的路径长度缩短,同时去除了路径中的尖锐转角,提高了路径的平滑性。栅格环境下的仿真结果显示,改进后算法可以规划出更加平滑的路径曲线,且路径长度和算法迭代次数有明显减少,证明改进蚁群算法能有效地应用于室内移动机器人路径规划。

动态环境下基于改进蚁群算法的路径规划研究

近年来,路径规划作为移动机器人技术研究中的一个重要领域而备受关注。针对传统蚁群算法在搜索过程中存在容易陷入局部最优并且收敛速度慢的缺陷,借鉴狼群分配原则改进信息素的更新方式,加快了算法的收敛速度。随后,针对传统蚁群算法对动态路径适应性低的问题,基于预测控制理论,在路径规划过程中加入滚动窗口,能使移动机器人更好地避开环境中的动态障碍物。仿真结果表明,改进后的算法更加适合移动机器人实际所处环境的路径规划。

基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划

近年来,路径规划作为移动机器人技术研究中的一个重要领域而备受关注。针对传统蚁群算法搜索容易陷入局部最优和对动态环境适应性差的缺陷,使用狼群分配原则改进信息素的更新方式,同时在蚁群算法的基础上加入局部信息搜索策略和两步可行域搜索策略,规划出局部区域内的最优路径,直到找到最优全局目标点。将改进后的算法应用于动态路径规划,仿真结果表明:改进蚁群算法能有效避开动态障碍物,并且算法运行时间得到明显缩短。