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基于改进蚁群算法的多机器人路径规划研究

         

摘要

针对蚁群算法在机器人路径规划过程中存在的收敛速度慢、效率较低、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种多步长的改进蚁群算法.该算法实现了多步长路径规划;同时在概率公式中加入了拐点参数,使路径更加平滑;并且提出了新的信息素奖励惩罚机制.将改进的蚁群算法应用于具有3个优化目标的多机器人路径规划中,采用碰撞预测策略和路径协调策略完成多机器人间的协调避碰.仿真结果表明,改进的蚁群算法规划的路径更短、更平滑,效率更高,验证了该算法在多机器人路径规划中的有效性和可行性.

著录项

  • 来源
    《河北工业大学学报》 |2016年第5期|28-34|共7页
  • 作者单位

    河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;

    河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,天津300401;

    河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;

    河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,天津300401;

    河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,天津300401;

    河北工业大学河北工业大学学报编辑部,天津300401;

    河北工业大学计算机科学与软件学院,天津300401;

    河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,天津300401;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 机器人;
  • 关键词

    多机器人; 路径规划; 改进蚁群算法; 多步长; 拐点参数; 协调避碰;

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