基于JPS策略的ACS移动机器人全局路径规划

马小陆; 梅宏

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针对蚁群系统(ACS)算法收敛速度慢、易陷入局部最优、路径转折点数量过多等问题,提出了一种基于跳点搜索(JPS)策略的ACS全局路径规划算法.该算法在迭代前加入一只特殊蚂蚁,利用方向因子引导该蚂蚁始终朝着目标方向前进,并查询是否存在最简路径;在蚂蚁查询下一个节点时,利用JPS算法思想舍去大部分不需要计算的节点.最后,为验证该方法的有效性,使用不同规格的栅格地图进行了仿真实验,仿真结果表明,改进的ACS算法相比于ACS算法,收敛速度加快、收敛时间缩短,且路径更优.最后将算法应用到实际的基于机器人操作系统(ROS)的移动机器人导航实验中,实验结果表明,改进的ACS算法能够有效地解决移动机器人全局路径规划问题,且能明显提升机器人全局路径规划的效率.

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来源
《机器人》 |2020年第4期|494-502|共9页
作者
马小陆; 梅宏;
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作者单位

安徽工业大学电气与信息工程学院;

安徽马鞍山243032;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
移动机器人; 路径规划; 最优路径; 蚁群系统算法; 跳点搜索算法;

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