动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

• 作者: 屈鸿 柯星 黄利伟
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 动态复杂环境 移动机器人 路径规划
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 260-265
• 页数: 6页
• 分类号: TP312
• 字数: 4398字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

摘要

针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题，根据全局静态环境先验知识，提出一种改进蚁群算法。在经典蚁群算法的基础上通过调整转移概率，限定信息素强度的上下界，并引入相关策略解决死锁问题，可以避免初期规划的盲目性，增加解的多样性，提高算法的全局搜索能力，进一步减小算法早熟的可能性。在规划过程中，根据动态障碍物运行方向的变化与否，提出了相应的碰撞避免策略，并针对环境突发状况引入Follow_wall行为进行改进。仿真实验证明，该算法优于经典蚁群算法，可有效地指导移动机器人避免环境中的动态障碍物，获取无碰最优或次优路径，并能更好地适应环境的变化。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈鸿	电子科技大学计算智能实验室	13	169	6.0	13.0
2	黄利伟	电子科技大学计算智能实验室	1	77	1.0	1.0
3	柯星	电子科技大学计算智能实验室	1	77	1.0	1.0