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考虑环境复杂度的机器人路径双向蚁群规划

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为了减少机器人的路径长度、提高路径平滑性,提出了基于配对双向新型蚁群算法的路径规划方法.介绍了栅格环境模型的建立方法;给出了基于改进K-means的环境复杂度聚类方法,实现了以复杂度为标准的环境分区;将环境复杂度作为新型启发信息引入到蚁群算法中,引导蚂蚁选择简单环境区域.借鉴蚂蚁的双向搜索思想,提出了配对双向搜索的新型蚁群算法,并将该算法应用于栅格环境的路径规划.经仿真验证可以看出,与传统蚁群算法、文献[12]算法比,配对双向新型蚁群算法的路径长度最短、拐点数量最少、收敛时迭代次数最少,验证了这里算法在路径规划中的优越性.
Robot Path Planning Based on Bi-Direction Searching Ant Colony Algorithm Considering Environment Complexity

任云晖、贾仙鱼

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江海职业技术学院,江苏 扬州 225101

扬州大学,江苏 扬州 225000

机器人 路径规划 环境复杂度 新型启发信息 配对双向搜索

2014年江苏省现代教育技术研究十二五规划课题

2014-R-31675

2023

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)：2023.388(6)
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