hAPF-ACO:广义障碍环境下的移动机器人路径规划算法

• 作者: 代亚兰 李公法 熊禾根 陶永
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 广义障碍 移动机器人 路径规划 人工势场法(APF) 蚁群优化(ACO)
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化
• 页码范围: 67-77
• 页数: 11页
• 字数: 7121字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2018.01.009

摘要

研究了移动机器人的路径规划问题.针对二值栅格建模法不能完整和真实反映复杂环境地理特征的问题,并考虑到移动机器人任务执行过程中存在破障工况,提出了广义障碍的定义,进而对广义障碍进行了分类,并给出了各种广义障碍的模糊隶属度函数,建立了广义障碍环境栅格地图模型.基于人工势场(APF)算法和蚁群优化(ACO)算法各自的特点,提出了一种求解广义障碍环境下移动机器人路径规划的混合APF算法和ACO算法的hAPF-ACO算法.通过对案例的路径规划仿真实验,验证了广义障碍环境下路径规划问题的研究意义;与基本蚁群算法求解结果的对比表明,所提出的hAPF-ACO算法在收敛性、解质量及鲁棒性等各方面具有明显的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊禾根	武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室	89	579	11.0	19.0
5	李公法	武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室	122	843	14.0	21.0
9	陶永	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	35	819	7.0	28.0
10	代亚兰	武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室	3	3	1.0	1.0