[发明专利]一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法有效
| 申请号： | 201910154606.3 | 申请日： | 2019-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN109945881B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 陶永;陈超勇;赵光哲;赵子建;梁建宏;房增亮;邹遇;任帆 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01C21/34 | 分类号： | G01C21/34;G05D1/02 |
| 代理公司： | 北京太兆天元知识产权代理有限责任公司 11108 | 代理人： | 王宇 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法，包括：根据栅格法形成移动机器人的栅格地图，根据起点与终点的障碍物信息形成初始信息素的分布，根据临界障碍物影响因子形成期望启发函数，根据信息素更新公式对信息素的进行更新，根据模糊算法动态调整信息素启发因子和期望启发因子的参数，对信息素挥发系数进行动态调整。本发明提供的技术方案能够获得更好的最优路径解，收敛速度更快。另外，本发明通过仿真实验证明了上述技术方案是可行的以及有效的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 算法 移动 机器人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
1.一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括：根据栅格法形成移动机器人的栅格地图，所述移动机器人在所述环境地图的序列编码的计算公式为：![]()
其中，机器人的坐标为(xg，yg)，Num为序列标号，Nx为所述栅格地图的行数，Ny为所述栅格地图的列数；根据起点与终点的障碍物信息形成初始信息素的分布；根据临界障碍物影响因子形成期望启发函数，所述期望启发函数为：![]()
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其中，dij为两个相邻网格之间的距离，gi为节点i处的临界障碍物影响因子，A常数；根据信息素更新公式对信息素的进行更新，所述信息素更新公式为：![]()
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其中，Q为信息素增强系数，Lk为第k只蚂蚁在一次迭代中走过的路径总长度，Δτij(t)为t时刻路径ij上增加的信息素，B为常数，n为迭代次数，![]()
为所有蚂蚁的可行路径解的平均值；根据模糊算法动态调整α/β参数；其中，α为信息素启发因子，β为期望启发因子；输出最优路径。
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