文献类型：期刊文章

作　　者：许凯波[1,2] 鲁海燕[1] 黄洋[1] 胡士娟[1]

XU Kai-bo;LU Hai-yan;HUANG Yang;HU Shi-juan(School cf Science, Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122 , China;Wuxi Yuqi Senior High School, Wuxi, Jiangsu 214183 , China)

机构地区：[1]江南大学理学院,江苏无锡214122 [2]无锡市玉祁高级中学,江苏无锡214183

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.61772013,No.61402201);中央高校基本科研业务费专项资金(No.114205020513526)

年　　份：2019

卷　　号：47

期　　号：10

起止页码：2166-2176

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对动态环境未知时变的特点,提出一种机器人路径规划新方法.在该方法中,首先对栅格法建立的环境模型进行凸化处理,以避免机器人沿规划路径移动时陷入U型陷阱,从而加快路径规划的速度;其次,提出双层蚁群算法(DACO),在每次迭代中先用外层蚁群算法寻找一条路径,然后以该路径为基础构造一个小环境,接着在该环境下用内层蚁群算法重新寻优,若寻得的路径质量更高,则更新路径并执行本文给出的一种新型信息素二次更新策略;最后,针对环境中不同动态障碍物的体积和速度,提出三种避障策略.动态环境下,机器人先由DACO算法规划一条静态环境下从起点到终点的全局最优路径,然后从当前起点开始,通过自带传感器获取动态环境信息,并根据需要执行等待、正碰或追尾避障策略,到达新的起点.仿真实验表明,该方法可以在动态环境下实时地为移动机器人规划出一条安全且最短的路径,是求解移动机器人路径规划问题的一种切实有效的方法.

关 键 词：动态障碍物 移动机器人  路径规划  蚁群算法 栅格法

分 类 号：TP301]