基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划

• 作者: 朱龙彪 王恒 王景良 王辉 邵小江
• 来源期刊: 控制工程
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 泊车系统 AGV 路径规划
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真系统
• 页码范围: 253-258
• 页数: 6页
• 分类号: TP249|TP301.6
• 字数: 5105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.151237

摘要

针对智能立体车库中自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法(IACO)的泊车系统路径规划方法.首先利用栅格法建立环境模型;其次,通过引入新的距离启发函数因子、调整状态转移概率和更改信息素更新规则对传统蚁群算法(TACO)进行优化改进;最后,在不同规格栅格环境下,以路径长度最短、算法收敛代数最小为评价指标,以传统蚁群算法和改进蚁群算法为搜索策略,运用Matlab对AGV存取车路径规划过程进行仿真测试,结果显示:AGV运用传统蚁群算法和改进蚁群算法均能有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与传统蚁群算法相比,改进蚁群算法规划的路径长度最短,开始收敛代数最小,表明改进算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱龙彪	南通大学机械工程学院	41	309	10.0	15.0
2	王恒	南通大学机械工程学院	39	165	7.0	12.0
3	王辉	南通大学机械工程学院	17	190	8.0	13.0
4	邵小江	南通大学机械工程学院	7	118	5.0	7.0
5	王景良	江苏海事职业技术学院电气与自动化工程学院	8	67	4.0	8.0