基于改进的烟花-蚁群算法和B样条曲线的农业机器人路径规划

王红君; 叶荣; 赵辉; 岳有军

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基于改进的烟花-蚁群算法和B样条曲线的农业机器人路径规划

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根据蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种改进烟花-蚁群(improved fireworks-ant colony algo-rithm,IFWA-ACO)混合算法,解决静态环境下农业机器人的路径规划问题,首先针对基本烟花的交互机制和选择策略做出改进,提出爆炸与迁移相结合的策略以及密度峰值火花、探测火花概念,提升烟花算法寻找最优解的能力,然后把改进烟花算法得到的最短路径作换算成蚁群算法中的信息素加强值,从而避免蚁群盲目搜索,最后采用B样条插值方法进行曲线化拟合,生成平滑路径,有利于机器人平稳行进.试验仿真结果表明,IFWA-ACO算法能快速的规划出机器人的最优路径,降低农业机器人能耗,提高工作效率.

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来源
《科学技术与工程》 |2021年第7期|2730-2736|共7页
作者
王红君; 叶荣; 赵辉; 岳有军;
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作者单位

天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384;

天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384;

天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384;

天津农学院工程技术学院天津300384;

天津理工大学天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室天津300384;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类专用机器人;
关键词
农业机器人; 路径规划; 交互机制; 选择策略; B样条曲线;

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