摘要
为了减少机器人导航路径的长度和算法运行时间,同时提高算法规划稳定性,提出了蜂巢栅格环境下的动态分组蚁群算法规划方法.分析了方形栅格四叉树和八叉树工作模式的弊端,提出了改进蜂巢栅格的环境建模方法,蜂巢栅格避障时的有效路径比、安全性、转弯角大小、对圆形障碍物覆盖的有效面积比等多个角度均优于传统栅格.参考猫群算法的分群思想将蚁群分为跟踪蚁和搜索蚁,提出了动态分组蚁群策略和信息素的自适应扩散策略,从而给出了动态分组蚁群算法的执行步骤.经过算法的多样性和规划性能仿真分析,动态分组蚁群算法的路径多样性在迭代过程中保持较高水平,在相同环境下动态分组蚁群算法规划的最优路径长度比ACS蚁群算法减少了9.99％,搜索到最优路径时的迭代次数远远小于ACS蚁群算法,且从最优路径长度和迭代次数标准差看,动态分组蚁群算法稳定性好于ACS蚁群算法.
基金项目
贵州省科技厅联合基金(黔科合LH字[2017]7228)
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