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栅格环境下基于开阔视野蚁群的机器人路径规划

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为了减小栅格环境下机器人规划的路径长度,提高路径规划效率,提出了基于开阔视野蚁群算法的路径规划方法.建立了工作环境的栅格模型,将其转化为机器人可以识别的0-1矩阵模型.分析了传统的4方向搜索蚁群算法和8方向搜索蚁群算法,提出了开阔视野蚁群算法,在该算法中重新定义了视野范围、邻域栅格、可选栅格,并对栅格选择概率进行了适应性改进.与4方向和8方向蚁群算法比,开阔视野蚁群算法的转角分辨率得到了较大提高.在15×15和30×302种规模的栅格环境下,同时使用4方向蚁群、8方向蚁群和开阔视野蚁群算法进行10次路径规划,结果表明:开阔视野蚁群算法规划的路径长度远小于另外2种算法,且开阔视野蚁群算法的收敛速度最快,以上结论验证了开阔视野蚁群算法在栅格环境下路径规划的优越性.
Robot path planning based on board view ant colony algorithm under grid environment

刘智飞、刘冬冬

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中国石油大学(华东)石油工业训练中心,山东 青岛 266580

机器人路径规划 开阔视野蚁群 转角分辨率 栅格选择概率

中国石油大学(华东)教学改革项目

KC-202079

2022

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.01.020

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2022.36(1)
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