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基于改进蚁群算法的机器人全局路径规划研究

Global path planning of robots based on improved ant colony algorithm

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【作者】 曹新亮王智文冯晶查敏王宇航

【Author】 CAO Xin-liang;WANG Zhi-wen;FENG Jing;ZHA Min;WANG Yu-hang;School of Electrical and Information Engineering,Guangxi University of Science and Technology;School of Computer Science and Telecommunication Engineering,Guangxi University of Science and Technology;Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security,Guangxi Normal University;School of Computer Science and Information Engineering,Guangxi Normal University;

【通讯作者】 王智文;

【机构】 广西科技大学电气与信息工程学院广西科技大学计算机科学与通信工程学院广西师范大学多源信息挖掘与安全重点实验室广西师范大学计算机科学与信息工程学院

【摘要】 针对蚁群算法在机器人路径规划过程中出现的收敛速度慢的缺陷,提出了基于改进蚁群算法规划机器人全局路径,在栅格地图中划定优选区域,并建立新的初始信息素浓度设置模型,对各点初始信息素浓度进行差异化设置,避免寻优的盲目性,提高了算法的收敛速度。实验结果表明,改进后的蚁群算法的收敛速度明显加快,优于传统算法,表明了该算法的有效性。

【Abstract】 Aiming at the shortcomings of ant colony algorithm in robot path planning, this paper proposes a global path planning method of robots based on improved ant colony algorithm. This method delineates the preferred region in the grid map and establishes a new initial pheromone concentration setting model, differentiating the initial pheromone concentration at each point to avoid the blindness of optimization and improving the convergence speed of the algorithm. The experimental results show that the improved ant colony algorithm has significantly higher convergence rate than the traditional algorithm, verifying the effectiveness of the algorithm.

【基金】 国家自然科学基金(61962007,61462008,61751213,61866004);广西自然科学基金重点项目(2018GXNSFDA294001,2018GXNSFDA281009);广西自然科学基金(2018GXNSFAA294050,2017GXNSFAA198365);广西教育厅科研项目(YB2014209);广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放性研究课题(MIMS19-04);广西科技大学创新团队”图像处理与智能认知及应用”(gxkjdxcxtd201504);2017年广西科技大学硕士研究生创新项目(GKYC2017)
  • 【文献出处】 计算机工程与科学 ,Computer Engineering & Science , 编辑部邮箱 ,2020年03期
  • 【分类号】TP242;TP18
  • 【被引频次】46
  • 【下载频次】664
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