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动态复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁预测算法
被引量:
50
1
作者
朱庆保
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第11期1898-1906,共9页
研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人路径规划方法和动态避障码蚁预测算法.该方法模拟蚂蚁的觅食行为,由多组蚂蚁采用最近邻居搜索策略和趋近导向函数相互协作完成全局最优路径的搜索.在此基础上用虚拟蚂蚁完成与动态障碍物...
研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人路径规划方法和动态避障码蚁预测算法.该方法模拟蚂蚁的觅食行为,由多组蚂蚁采用最近邻居搜索策略和趋近导向函数相互协作完成全局最优路径的搜索.在此基础上用虚拟蚂蚁完成与动态障碍物碰撞的预测,并用蚁群算法进行避障局部规划.理论和仿真实验结果均表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用文中算法也能迅速规划出优化路径,且能安全避碰.
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关键词
机器人
路径规划
移动障碍物
蚂蚁预测
蚁群优化算法
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职称材料
题名
动态复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁预测算法
被引量:
50
1
作者
朱庆保
机构
南京师范大学计算机科学系
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第11期1898-1906,共9页
基金
江苏省教育厅自然科学基金(2001SXXTSJB111)资助
文摘
研究了一种新颖的动态复杂不确定环境下的机器人路径规划方法和动态避障码蚁预测算法.该方法模拟蚂蚁的觅食行为,由多组蚂蚁采用最近邻居搜索策略和趋近导向函数相互协作完成全局最优路径的搜索.在此基础上用虚拟蚂蚁完成与动态障碍物碰撞的预测,并用蚁群算法进行避障局部规划.理论和仿真实验结果均表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用文中算法也能迅速规划出优化路径,且能安全避碰.
关键词
机器人
路径规划
移动障碍物
蚂蚁预测
蚁群优化算法
Keywords
robot
path planning
moving obstacles
ants predictive algorithm
ant colony optimization algorithm
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁预测算法
朱庆保
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
50
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