[发明专利]一种基于蚁群粒子群算法的机器人路径规划融合算法

摘要

本发明公开了人工智能技术领域的一种基于蚁群粒子群算法的机器人路径规划融合算法，该基于蚁群粒子群算法的机器人路径规划融合算法的具体步骤如下S1初始设定初始化格栅格点信息素，以格栅的左端顶部为初始原点，横向为X轴、纵向为Y轴，将蚁群粒子均置于格栅的初始原点，每个粒子均有独自的编号，每个格栅的格点具有感应点，感应点与粒子上的感测端相适配；S2设置目的地和障碍物根据需要设定目的地，并在格栅格点上分布障碍物，障碍物随机分布，该基于蚁群粒子群算法的机器人路径规划融合算法，方便找出最优路径，减少搜寻时间，增加使用的便携性。

主权项

一种基于蚁群粒子群算法的机器人路径规划融合算法，其特征在于，该基于蚁群粒子群算法的机器人路径规划融合算法的具体步骤如下：S1：初始设定：初始化格栅格点信息素，以格栅的左端顶部为初始原点，横向为X轴、纵向为Y轴，将蚁群粒子均置于格栅的初始原点，每个粒子均有独自的编号，每个格栅的格点具有感应点，感应点与粒子上的感测端相适配；S2：设置目的地和障碍物：根据需要设定目的地，并在格栅格点上分布障碍物，障碍物随机分布；S3：开始测试：每个粒子作为一个单独个体存在，每个粒子的具有不同的行走路径思考方式，行走时，粒子的计时器开始计时，每通过一个格栅的格点粒子的计数器增加一；S4：结果记录：粒子到达目的地后，粒子的计时器与计数器停止工作，粒子将计时器与计数器的数据以及粒子本身的编号上传，当所有的粒子通过目的地后，测试结束；S5：选取最优路径：根据步骤S4中采集到的各个粒子的行走时间数据和计数器数据进行列表，行走时间反应粒子的到达目的地的时间，计数器数据体现粒子的行走距离，列表为两组表，第一组表的排序依据为行走时间由短到长，第二组表的排序依据为行走距离由短到长，根据设定需求值，选取最佳路径。