学术探索
学术期刊
新闻热点
数据分析
智能评审
立即登录
改进蚁群优化算法求解移动机器人路径规划问题
被引:31
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
赵娟平
[
1
,
2
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
高宪文
[
1
]
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
符秀辉
[
2
,
3
]
机构
:
[1]
东北大学信息科学与技术学院
[2]
沈阳化工大学信息工程学院
[3]
中科院沈阳自动化所
来源
:
南京理工大学学报
|
2011年
/ 35卷
/ 05期
关键词
:
蚁群优化;
路径规划;
移动机器人;
栅格法;
双向并行搜索;
D O I
:
10.14177/j.cnki.32-1397n.2011.05.010
中图分类号
:
TP242 [机器人];
学科分类号
:
1111 ;
摘要
:
针对蚂蚁双向并行搜索策略会丢失蚂蚁间的部分可行路径甚至最优路径的问题,该文采用栅格法建立移动机器人环境模型,提出了根据信息素判断蚂蚁是否相遇的新的蚂蚁相遇判别法。为避免算法陷入局部最优,提出了综合考虑多种因素的新的路径选择策略和全局信息素更新策略。二维环境下的仿真研究表明,只要路径客观存在,算法就能快速地规划出相应的安全路径。
引用
收藏
页码:637 / 641
页数:5
相关论文
共 5 条
[1]
移动机器人路径规划方法研究
曲道奎
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学
曲道奎
杜振军
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院沈阳自动化研究所
哈尔滨工业大学
杜振军
徐殿国
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学
徐殿国
徐方
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院沈阳自动化研究所
哈尔滨工业大学
徐方
[J].
机器人,
2008,
(02)
: 97
-
101+106
[2]
复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法
朱庆保
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京师范大学计算机科学系 南京
朱庆保
[J].
自动化学报,
2006,
(04)
: 586
-
593
[3]
基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法
朱庆保
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京师范大学计算机系
朱庆保
张玉兰
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京师范大学计算机系
张玉兰
[J].
机器人,
2005,
(02)
: 132
-
136
[4]
移动机器人路径规划技术的现状与展望
张捍东
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
安徽工业大学电气信息学院
张捍东
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
郑睿
岑豫皖
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
安徽工业大学电气信息学院
岑豫皖
[J].
系统仿真学报,
2005,
(02)
: 439
-
443
[5]
蚁群算法及其应用[M]. 哈尔滨工业大学出版社 , 李士勇, 2004
←
1
→
共 5 条
[1]
移动机器人路径规划方法研究
曲道奎
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学
曲道奎
杜振军
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院沈阳自动化研究所
哈尔滨工业大学
杜振军
徐殿国
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
哈尔滨工业大学
哈尔滨工业大学
徐殿国
徐方
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国科学院沈阳自动化研究所
哈尔滨工业大学
徐方
[J].
机器人,
2008,
(02)
: 97
-
101+106
[2]
复杂环境下的机器人路径规划蚂蚁算法
朱庆保
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京师范大学计算机科学系 南京
朱庆保
[J].
自动化学报,
2006,
(04)
: 586
-
593
[3]
基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法
朱庆保
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京师范大学计算机系
朱庆保
张玉兰
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京师范大学计算机系
张玉兰
[J].
机器人,
2005,
(02)
: 132
-
136
[4]
移动机器人路径规划技术的现状与展望
张捍东
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
安徽工业大学电气信息学院
张捍东
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
郑睿
岑豫皖
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
安徽工业大学电气信息学院
岑豫皖
[J].
系统仿真学报,
2005,
(02)
: 439
-
443
[5]
蚁群算法及其应用[M]. 哈尔滨工业大学出版社 , 李士勇, 2004
←
1
→