基于改进蚁群算法的机器人路径规划.pdf

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1、控制理论与应用《自动化技术与应用》2011年第30卷第7期ControlTheoryandApplications基于改进蚁群算法的机器人路径规划牛治永，李炎2，李晓岚(1．海军大连舰艇学院装备自动化系，辽宁大连116018；2．辽宁出入境检验检疫局，辽宁大连116001)摘要：本文t要结介蚁群算法对机器人路径规划进行了系统的研究。针对蚂蚁在搜索路径过程中落入障碍物陷阱造成算法停滞．的现象，提出了蚂蚁系统回退策略。为了检验改进型算法的性能，基于MATLAB软件设计了仿真程序。仿真结果表明：对基本蚁群算法的改进，提高了算法的有效性和鲁棒性，增强了蚁群算法在机

2、器人路径规划中的适应能力。关键词：机器人；路径规划；蚁群算法；回退策略●中图分类‘：TP182文献标识码：A文章编号：10037241(2011)07000104PathPlanningofDetectingRobotBasedonlmprovedAntColonyAlgorithmNIUZhi-yong，LIYan。，LIXiao-lan(1．Dept．ofEquipmentAutomation，DalianNavalAcademy，Dalian116018China；2．LiaoningEntr)r—ExitInspectionandQuarantin

3、eBureauofChina，Dalian116001China)Abstract：Thepapermainlycombinedantcolonyalgorithmtocarryontheresearchofsystemtotherobotpathprogramming．Aimingatthephenomenonofantdeclinesintheprocessofsearchingpathintostumblingblocktrapandresultinginthecalculatewaybeheldup，thepaperproposesintoants

4、ystembackstrategy．Toexaminethecapabilityofimprovementstrategies，itdesignsasimulationbasedonMATLAB．TheresultshowsthattheimprovementstrategiestoACAraisesthevalidityandrobustnessofthealgorithm．AnditalsostrengthenstheorientationabilityofACArobotpathplanning．Keywords：detectingrobot；pat

5、hplanning；antcolonyalgorithm；returnbackstrategy1引言的问题规模比较小。基本蚁群算法在针对复杂地形搜路径规划技术是机器人研究领域中的重要分支，其索时，搜索的空间大、算法复杂并容易出现蚂蚁陷入主要内容是如何让机器人根据给予的指令和环境信息“陷阱”的现象，进而算法停滞，提前退出计算。自主地选择无碰路径，实现给定的任务或目标。对于这基于对已有研究成果的分析并针对已有算法的不类问题的求解，已经有不少学者提出了解决的方法和策足，本文提出了一种改进的机器人路径规划方法。首先略【1．2I引，如势场法、遗传算法、蚁群算法等。势

6、场法结用栅格法建立机器人运动的环境模型，在此基础上用改构简单，易于实现，得到了广泛的应用，但也有较大的缺进的蚁群算法寻找最优路径。计算机仿真结果表明，本陷：存在目标不可到达以及在障碍面前振荡等问题。遗方法能够有效避免寻优过程中可能出现的算法停滞现传算法在求解最短路径时，由于编码长度变化范围较象，特别适于复杂地形环境下的机器人路径规划。大，尤其在问题规模较大、地形复杂时，产生的无效路径较多，求解的效率比较差，所以这种算法能有效求解2环境描述机器人在路径规划前必须建立其所处的环境模型，这种对机器人活动空间的有效描述称为环境模型【引。在收稿日期：20l1—03—

7、24自动化技术与应用》2011年第3O卷第7期控制理论与应用ControlTheoryandApplications多种环境建模方法中，栅格法所表示的环境信息简单直法就是模拟蚁群这一觅食行为的优化算法。观，实现方便，应用最为广泛，因此本文采用栅格法建立了机对照实际蚂蚁的觅食行为，设机器人出发点为器人路径规划的环境模型。gbin，即蚁穴位置，食物源为最终目标点g，在地图设机器人的工作空间为二维结构空间，障碍物的大范围内寻找食物源时，蚂蚁群体反复搜索，蚂蚁利用残小，位置均为已知，并且在机器人运动的过程中障碍物留信息素的正反馈作用，最终避开所有障碍物找到一条的大

8、小和位置均不发生变化。若某一栅格内包含障碍从出发点到目标点的最短路