期刊文章详细信息
基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法 ( EI收录)
Robot Global Path Planning Based on Ant Colony Optimization with Artificial Potential Field
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]东华大学机械工程学院,上海201620 [2]石家庄铁道大学电气与电子工程学院,石家庄050043 [3]清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084 [4]石家庄铁道大学信息科学与技术学院,石家庄050043
基 金:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA04Z232);国家自然科学基金资助项目(61075027;91120011);河北省自然科学基金资助项目(F2010001106;F2013210094)
年 份:2015
卷 号:46
期 号:9
起止页码:18-27
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2014、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号:20154101376871)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁'迷失'数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。
关 键 词:移动机器人 蚁群算法 人工势场 路径规划
分 类 号:TP242.6]
参考文献:
正在载入数据...
二级参考文献:
正在载入数据...
耦合文献:
正在载入数据...
引证文献:
正在载入数据...
二级引证文献:
正在载入数据...
同被引文献:
正在载入数据...