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未知环境下改进变步长蚁群算法的机器人路径规划

     

摘要

针对蚁群算法在移动机器人进行路径规划时存在路径较长、收敛速度较慢等问题,提出改进变步长蚁群算法.改进平滑度机制,对移动机器人产生的多次转角进行平滑处理;引入平滑度引导函数,诱导移动机器人爬行节点朝向最优路径;改进蚁群系统,对不同路径进行比较,加强最优路径信息素浓度;引入信息素惩罚函数,避免移动机器人陷入死锁或局部最优.仿真实验结果表明:改进变步长蚁群算法相较于其它算法大幅度提高移动机器人搜索效率,验证了该算法的优越性.

著录项

  • 来源
    《传感器与微系统》|2021年第9期|150-152156|共4页
  • 作者

    徐玉琼; 娄柯; 李志锟;

  • 作者单位

    广州大学松田学院电气与汽车工程学院 广东广州511370;

    高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室 安徽芜湖241000;

    安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室 安徽芜湖241000;

    高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室 安徽芜湖241000;

    安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室 安徽芜湖241000;

    高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室 安徽芜湖241000;

    安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室 安徽芜湖241000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 智能机器人;
  • 关键词

    蚁群算法; 路径规划; 变步长; 平滑度; 信息素; 移动机器人;

  • 入库时间 2023-07-25 09:52:04

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