[发明专利]基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划方法及系统

权利要求书

1.一种基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：

获取机器人的任务环境，并对其进行栅格化处理，得到栅格地图，确定出机器人的起始节点、目标节点、易引起死锁的节点和障碍物节点的信息；

根据信息素浓度以及概率转移公式确定蚂蚁下一步到达的节点；

当所有蚂蚁完成一次迭代后，保存当前迭代的最优路径；

动态更新信息素挥发系数、信息素浓度及禁忌列表，直至完成所有迭代次数，得到最终的最优路径。

2.如权利要求1所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，信息素的挥发系数的动态更新机制为：

动态更新后的信息素的挥发系数为：蚂蚁在对应次数迭代中的经过的路径长度与起始点和目标点之间的距离比值的调整因子倍数。

3.如权利要求1所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，概率转移公式为：

其中，代表第k只蚂蚁在t时刻从节点i转移到节点j的概率，γ∈(0，1)为调整因子，x_e、y_e代表目标点的横坐标与纵坐标，x、y表示机器人当前位置的横坐标与纵坐标，e表示自然常数，τ_ij(t)代表节点i到节点j的信息素浓度，α表示信息素浓度因子，β代表启发因子，η_ij(t)表示t时刻从节点i到节点j的启发式函数。

4.如权利要求3所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，t时刻从节点i到节点j的启发式函数η_ij(t)为：

其中，D是从起始点到目标点的距离，ε表示调整因子，k_c表示当前的迭代次数，k_max表示最大迭代次数。

5.一种基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划系统，其包括：

栅格化模块，其用于获取机器人的任务环境，并对其进行栅格化处理，得到栅格地图，确定出机器人的起始节点、目标节点、易引起死锁的节点和障碍物节点的信息；

路径搜索模块，其用于计算启发函数和状态转移规则，并根据计算结果选择蚂蚁能前往的下一个节点，直到抵达目标点；

历史路径保存模块，其用于当所有蚂蚁完成一次迭代后，保存当前迭代的最优路径；

信息素参数动态更新模块，用于动态更新信息素挥发系数、信息素浓度，直至完成所有迭代次数，得到最终的最优路径。

6.如权利要求5所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划系统，其特征在于，信息素的挥发系数的动态更新机制为：蚂蚁在对应次数迭代中的经过的路径长度与起始点和目标点之间的距离比值的调整因子倍数。

7.如权利要求5所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划系统，其特征在于，概率转移公式为：

其中，代表第k只蚂蚁在t时刻从节点i转移到节点j的概率，γ∈(0，1)为调整因子，x_e、y_e代表目标点的横坐标与纵坐标，x、y表示机器人当前位置的横坐标与纵坐标，e表示自然常数，τ_ij(t)代表节点i到节点j的信息素浓度，α表示信息素浓度因子，β代表启发因子，η_ij(t)表示t时刻从节点i到节点j的启发式函数。

8.如权利要求5所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划系统，其特征在于，t时刻从节点i到节点j的启发式函数η_ij(t)为：

其中，D是从起始点到目标点的距离，ε表示调整因子，k_c表示当前的迭代次数，k_max表示最大迭代次数。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划方法中的步骤。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的基于动态更新机制蚁群算法的机器人路径规划方法中的步骤。