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栅格环境下机器人路径的复合启发蚁群规划

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为了减小机器人的工作路径长度、提高路径规划的效率,提出了基于复合启发信息蚁群算法的栅格环境下路径规划方法.介绍了栅格模型建立方法和传统蚁群算法原理,分析了传统蚁群算法的缺陷.以待选栅格矢量与目标栅格矢量间夹角为基础,提出了两种启发信息.经分析,启发信息1具有更大的搜索范围,启发信息2具有更强的搜索方向性.将启发信息1和启发信息2以动态变化的方式融入到蚁群算法中,得到了复合启发信息蚁群算法.在(30×30)规模的栅格环境中进行仿真验证,复合启发信息蚁群算法的路径长度、迭代次数均小于传统蚁群算法和文献[11]参数优化蚁群算法,以上结果证明复合启发信息蚁群算法规划的路径质量更好、规划效率更高.
Robot Path Planning Based on Composite Heuristic Information Ant Colony Algorithm Under Grid Environment

龙珊珊、高倩、高曼曼

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石家庄理工职业学院,河北 石家庄 050000

路径规划 栅格环境 复合启发信息 蚁群算法 动态融入

QN2021408

2022

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)：2022.379(9)
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