蜂巢栅格下机器人导航路径的动态分组蚁群规划

作     者：李海 杨小柳 徐凌桦 LI Hai;YANG Xiao-liu;XU Ling-hua

作者机构：中山职业技术学院机电工程学院广东中山528404 贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 

基　　金：贵州省科技厅联合基金项目(黔科合LH字7228) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2020年第8期

页      码：279-283,287页

摘      要：为了减少机器人导航路径的长度和算法运行时间,同时提高算法规划稳定性,提出了蜂巢栅格环境下的动态分组蚁群算法规划方法。分析了方形栅格四叉树和八叉树工作模式的弊端,提出了改进蜂巢栅格的环境建模方法,蜂巢栅格避障时的有效路径比、安全性、转弯角大小、对圆形障碍物覆盖的有效面积比等多个角度均优于传统栅格。参考猫群算法的分群思想将蚁群分为跟踪蚁和搜索蚁,提出了动态分组蚁群策略和信息素的自适应扩散策略,从而给出了动态分组蚁群算法的执行步骤。经过算法的多样性和规划性能仿真分析,动态分组蚁群算法的路径多样性在迭代过程中保持较高水平,在相同环境下动态分组蚁群算法规划的最优路径长度比ACS蚁群算法减少了9.99%,搜索到最优路径时的迭代次数远远小于ACS蚁群算法,且从最优路径长度和迭代次数标准差看,动态分组蚁群算法稳定性好于ACS蚁群算法。

主 题 词：移动机器人 导航路径规划 改进蜂巢栅格 动态分组蚁群算法 信息素自适应扩散 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.19356/j.cnki.1001-3997.2020.08.066

馆 藏 号：203959530...