針對(duì)傳統(tǒng)蟻群算法在路徑規(guī)劃中存在收斂速度和尋優(yōu)能力不平衡,算法易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,提出一種自適應(yīng)改進(jìn)蟻群算法。為了提高算法收斂速度,在柵格環(huán)境下,根據(jù)最優(yōu)路徑的特點(diǎn)以及實(shí)際環(huán)境地圖的基本參數(shù),對(duì)初始信息素進(jìn)行差異化分配;為了提高螞蟻搜索效率,在狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率中引入轉(zhuǎn)角啟發(fā)信息并對(duì)路徑啟發(fā)信息進(jìn)行改進(jìn);重新制定信息素更新策略,設(shè)定迭代閾值,調(diào)整信息素?fù)]發(fā)系數(shù)和信息素濃度,使算法在迭代后期依然具有較強(qiáng)的搜索最優(yōu)解能力;采用分段三階貝塞爾曲線對(duì)最優(yōu)路徑進(jìn)行平滑處理以滿(mǎn)足機(jī)器人實(shí)際運(yùn)動(dòng)要求。通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真與其他算法進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的可行性、有效性和優(yōu)越性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019,55(17)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

柵格坐標(biāo)與編號(hào)關(guān)系

??路徑折線分段采用貝塞爾曲線平滑處理，然后再拼接起來(lái)，拼接處應(yīng)該滿(mǎn)足連續(xù)性，前一點(diǎn)與后一點(diǎn)在拼接處的曲率相等[27]。任意點(diǎn)處的曲率為：K(T)=x'(T)B'(T)-B'(T)x''(T)(x'2(T)+B'2(T))32（17）4.5改進(jìn)蟻群算法執(zhí)行步驟步驟1基本參數(shù)初始化，建立柵格地圖，初始化參數(shù)：信息素濃度因子α，啟發(fā)信息強(qiáng)度因子β，轉(zhuǎn)角權(quán)重因子δ，信息素初始強(qiáng)度值Q，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ，需要更新信息素的螞蟻比例μ，最大迭代次數(shù)Kmax，螞蟻45°135°90°0°圖2路徑轉(zhuǎn)折角度背P1P0P2P3圖3Bezier平滑曲線38

再拼接起來(lái)，拼接處應(yīng)該滿(mǎn)足連續(xù)性，前一點(diǎn)與后一點(diǎn)在拼接處的曲率相等[27]。任意點(diǎn)處的曲率為：K(T)=x'(T)B'(T)-B'(T)x''(T)(x'2(T)+B'2(T))32（17）4.5改進(jìn)蟻群算法執(zhí)行步驟步驟1基本參數(shù)初始化，建立柵格地圖，初始化參數(shù)：信息素濃度因子α，啟發(fā)信息強(qiáng)度因子β，轉(zhuǎn)角權(quán)重因子δ，信息素初始強(qiáng)度值Q，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ，需要更新信息素的螞蟻比例μ，最大迭代次數(shù)Kmax，螞蟻45°135°90°0°圖2路徑轉(zhuǎn)折角度背P1P0P2P3圖3Bezier平滑曲線38

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]輪式移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究[D]. 徐梁.西南交通大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3130174