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多陷阱复杂环境下机器人导航路径蚁群规划方法

Robot Navigation Path Ant Colony Planning Method in Multi-Trap Complex Environment

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在多陷阱复杂环境下规划机器人导航路径,蚁群算法容易掉入陷阱而降低运算效率和路径质量,为了解决这一问题,提出了基于多种群蚁群算法的路径规划方法.使用栅格法建立了工作环境的(0～1)矩阵模型,使用路径长度和路径平滑度建立了路径评价函数.针对蚂蚁回退策略陷入陷阱时反复回退、标记、判断而降低算法运行效率,提出了陷阱深度标记策略,使蚂蚁能够跳跃出陷阱而提高效率;提出了多种群搜索策略,对不同的蚂蚁种群使用不同的启发信息,兼顾了算法随机性、目的 性与收敛性.经仿真验证,在多障碍物复杂环境下,多种群蚁群算法规划的路径长度和平滑度明显优于基本蚁群算法;且多种群蚁群算法寻到最优路径的收敛次数也远少于基本蚁群算法.

王明超

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无锡工艺职业技术学院,江苏 宜兴 214200

机器人导航路径 多种群蚁群算法 陷阱深度标记策略 多种群搜索策略

江苏省教育厅十三五规划基金

52701704

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(9)
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