[发明专利]一种基于改进蚁群算法的路径规划方法在审
申请号: | 202010891876.5 | 申请日: | 2020-08-31 |
公开(公告)号: | CN111982125A | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 侯阿临;杨骐豪;姜伟楠;吴浪;孙弘建;季鸿坤;杨理柱;刘丽伟;李秀华;梁超;杨冬 | 申请(专利权)人: | 长春工业大学 |
主分类号: | G01C21/20 | 分类号: | G01C21/20;G05D1/02 |
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地址: | 130012 吉林*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 改进 算法 路径 规划 方法 | ||
本发明涉及一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。该算法将改进的人工势场(APF)算法和蚁群算法相结合,采用改进APF算法进行初始地图规划,降低了蚁群算法初始规划的盲目性。该算法利用A*算法的评估函数以及路径转折角度来改进启发函数,引入启发信息递增函数,免于局部最优的同时保证收敛速度。改进状态转移规则并自适应地调整状态转移函数的阈值,可以提高算法的运行效率,同时可以增加解的多样性。改进算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,使得到的路径更符合实际需求。
技术领域
本发明涉及一种基于改进蚁群算法的路径规划方法,属于智能机器人路径规划领域。
背景技术
机器人的路径规划是机器人导航技术里最重要的一个环节,它指的是将移动机器人放在一个有障碍物的工作环境中,通过设置机器人在这个工作空间中的初始点和目标点,使机器人找到一条从初始点到目标点的路径的过程。在这个过程中,通过使用一定的路径规划方法,使机器人找到一条令人满意的路径。目前,国内外研究人员对路径规划提出了很多算法,包括A*算法、人工势场等传统算法。以及一系列智能优化算法,如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法等。每种算法均根据不同的性能指标有不同的优缺点。
人工势场法是一种重要的局部路径规划方法,其由于计算量小、规划结果安全可靠而被广泛关注。但该算法对周围环境的感知信息具有局限性,易出现局部最优问题。蚁群算法是一种基于智能仿生计算的优化算法,通过模拟蚂蚁的觅食行为,在空间中进行路径规划,在机器人路径规划和无人驾驶中都具有良好的应用前景。蚁群算法具有良好的鲁棒性,容易应用到实际问题中并且易于其他算法相结合。另外,蚁群算法还有适应强、有较好的求解能力等优点,但与此同时,蚁群算法也存在以下缺点:① 蚁群在路径规划初期搜索存在盲目性,算法收敛速度慢,搜索时间长;② 传统蚁群算法利用蚂蚁的当前位置与下一位置的欧氏距离作为启发信息函数,这使得蚂蚁在搜索过程中容易出现停滞,陷入局部最优解;③ 此外,蚁群算法还存在计算量大,运算效率低等缺点。
发明内容
本发明提供一种基于改进蚁群算法的路径规划方法,通过该方法进行机器人的路径规划。本发明的技术方案是:一种基于基于改进蚁群算法的路径规划方法,所述方法步骤如下:
步骤一:采用栅格法对机器人的工作环境进行建模;
步骤二:设置起始点S,目标点G,最大迭代次数Ncmax,初始化全局信息素;
步骤三:使用一种改进的人工势场法简化初始地图,减少蚁群算法探索的地图范围;
步骤四:将m只蚂蚁置于起始点S,并将它们此时的位置加入禁忌表Tabu;基于传统蚁群算法的基础上引入A*算法的自适应启发函数思想,考虑转折角度,结合其计算蚂蚁可能前往的下一节点j到目标点G的距离LjG,综合构造启发信息函数,同时设计启发函数递增函数自适应调整启发信息;在启发信息函数和全局信息素的作用下,在轮盘赌法算法的基础上进行改进自适应调整选择概率,计算t时刻蚂蚁k在节点i选择下一个节点j的状态转移概率,选择蚂蚁下一个前往的节点j;蚂蚁到达下一节点j后,更新禁忌表Tabu,将节点j加入禁忌表;
步骤五:判断蚂蚁是否到达目标点G;若是,停止搜索,一次迭代结束;否则,继续按照步骤四的方法搜索直到找到目标点;
步骤六:在一次迭代结束,所有蚂蚁到达目标点G后,综合考虑路径的长度、转折数以及转折角度来改进路径的评价函数评价最优路径,参考最优最差蚂蚁系统原理,对全局排名前n的最优路径,更新全局信息素,清空禁忌表Tabu;
步骤七:判断当前迭代次数Nc是否到达最大迭代次数Ncmax,若是,输出最优路径,否则,转到步骤三,直到Nc=Ncmax,算法结束,输出最优路径。
所述改进人工势场法具体如下:
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