蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究.pdf

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1、第28卷第6期计算机仿真2011年6月文章编号:1006—9348(2011)06—0231—04蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究张银玲,牛小梅(黄淮学院计科系,河南驻马店463000)摘要:研究移动机器人路径规划问题。移动机器人路径规划是一个多目标优化问题,由于避障定位要求,传统机器人路径规划优化方法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题,难以获得最优解。为了提高机器路径规划的效率和定位准确性,提出了一种蚁群算法的移动机器人路径规划方法。蚁群算法的路径规划方法首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后将机器人出发点作为蚁巢位置,路径规划

2、最终目标点作为蚁群食物源,通过蚂蚁间相互协作找到一条避开障碍物的最优机器人移动路径。仿真实验结果证明,蚁群算法的路径规划方法提高了机器人路径规划的效率,能在最短时间找到机器人路径规划最优解,且能安全避开障碍物,为优化设计提供了依据。关键词:路径规划;移动机器人;蚁群算法中图分类号:TP24文献标识码:ASimulationResearchonMobileRobotPathPlanningBasedonAntColonyOptimizationZHANGYin—ling.NIUXiao—mei(HuanghuaiCollegeofComputerSc

3、ience,ZhumadianHenan463000,China)ABSTRACT:Antcolonyalgorithmperformsbetterthantraditionaloptimalalgorithmsinmanyfields.Inordertoim—provetheefficiencyofmobilerobotpathplanning,amobilerobotoptimalpathplanningmethodisproposedbasedonantcolonyalgorithm.Thismethodfirstlybuilduptheen

4、vironmentmodelingby鲥d,thestartingpointisusedasantnestwhiletheultimategoalpointpositionasafoodsource.Theoptimalpathisfoundbyantscooperation.Backstrategyisusedtopreventrobotpathsearchfallintodeadlockstate.Experimentalresultsshowthatthisalgorithmcanimprovetheefficiencyoftherobotp

5、athplanning,gettheoptimalrobotpathandavoidtheobstaclesafety.KEYWORDS:Pathplanning;Mobilerobot;Antcolonyoptimizationl引言智能移动机器人导航的任务主要由定位、避障和路径规划组成,其中路径规划是机器人控制最为关键的技术。移动机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中,移动机器人依据某个优化准则,寻找一条从起始位置到目标位置的最、安全的、无碰撞运动路径⋯。针对移动机器人路径规划问题,全世界学者对其进行广泛的研究,并取得一定的成果旧-。传统移动

6、机器人路径规划方法有:人工势场法∞J、自由空间法M1和图搜索法b1等,这些机器人路径规划方法都存在不同程度上的不足。人工势场法结构简单,对低层的实时控制十分容易实现,在实时避障和平滑的轨迹控制方面应用较多,但是容易产生局部最优收稿日期:2010—12—20修回日期:2011-01-08解问题和死锁现象。自由空间法和图搜索法存在计算效率较低,存储空间大的缺陷。随着神经网络、粒子群算法和遗传算法等人工智能优化算法快速发展,许多学者将这些算法引入到移动机器人路径规划应用中,这些方法提高了机器人路径规划的性能,但是由于移动机器人路径规划是一个典型的多目标优

7、问题,因此这些算法存在算法复杂、搜索空间大和效率低等难题帕o。蚁群算法是一种受到生物界中真实蚁群集觅食行为的启发式算法,该算法在求解旅行商(TSP)和作业调度等多目标优化问题取得了不错的成果,且大量研究结果表明相对于其它人工智能算法,蚁群算法所取得的结果是最优的川。由于机器人路径规划与蚁群觅食行为有着天然的联系,本文将蚁群算法引入到机器人路径规划领域中,并针对机器人路径规划中死锁问题进行改进,提高机器人路径寻优效率,并通过仿真对比实验对其有效性和可行性进行验证。一231—2机器人路径规划问题和建模2.1机器人工作环境建模移动机器脐和规划的^丸址婴心

8、口移功帆器人=维1,作夺问的环境模型,⋯下栅惴法的地IH刨墟和维护比较释易,每个栅格的‘i息11[挂1,环境中浆M域对心,

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