动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

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动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

屈鸿, 黄利伟, 柯星

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2015 > 44(2): 260-265

屈鸿, 黄利伟, 柯星. 动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

引用本文:

屈鸿, 黄利伟, 柯星. 动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

QU Hong, HUANG Li-wei, KE Xing. Research of Improved Ant Colony Based Robot Path Planning Under Dynamic Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

Citation:

QU Hong, HUANG Li-wei, KE Xing. Research of Improved Ant Colony Based Robot Path Planning Under Dynamic Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

1.
电子科技大学计算智能实验室成都 611731

基金项目:

国家自然科学基金(61273308);中央高校基本科研业务费(ZYGX2012J068)

作者简介:
屈鸿(1977-),男,博士,副教授,主要从事机器学习、计算智能等方面的研究.

中图分类号: TP312

Research of Improved Ant Colony Based Robot Path Planning Under Dynamic Environment

1.
Computing Intelligence Lab,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731

摘要: 针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题,根据全局静态环境先验知识,提出一种改进蚁群算法。在经典蚁群算法的基础上通过调整转移概率,限定信息素强度的上下界,并引入相关策略解决死锁问题,可以避免初期规划的盲目性,增加解的多样性,提高算法的全局搜索能力,进一步减小算法早熟的可能性。在规划过程中,根据动态障碍物运行方向的变化与否,提出了相应的碰撞避免策略,并针对环境突发状况引入Follow_wall行为进行改进。仿真实验证明,该算法优于经典蚁群算法,可有效地指导移动机器人避免环境中的动态障碍物,获取无碰最优或次优路径,并能更好地适应环境的变化。
- 蚁群算法 /
- 动态复杂环境 /
- 移动机器人 /
- 路径规划
Abstract: This paper presents an improved ant colony algorithm for mobile robot path planning under dynamic complex conditions based on prior knowledge of global static environment. On the basis of conventional ant colony algorithm, by adjusting the transition probability, limiting the bounds of pheromone, and introducing relevant strategy to solve the deadlock problem, the improved ant colony algorithm not only can avoid the blindness of early planning and increase the diversity of solutions, but also can improve global search capability of the algorithm, and further reduce the possibility of algorithm prematurity as well. During the planning process, according to the direction changes of the dynamic obstacles, corresponding collision avoidance strategies are put forward. The Follw_wall behavior is introduced for unexpected situations in the environment. Simulation results show that the proposed algorithm is superior to conventional ant colony algorithm. It can effectively guide the mobile robot to avoid dynamic obstacles. Thus obtains a collision free optimal or suboptimal path, which adapts to the changes of the environment more effectively.
- ant colony algorithm /
- dynamic complex environment /
- mobile robot /
- path planning

[1]	杨海芬, 张辉, 蒋贤皓, 林水生. 基于拥堵预测的路径规划算法研究 . 电子科技大学学报, 2024, 53(3): 376-381. doi: 10.12178/1001-0548.2022333
[2]	黄山, 黄洪钟, 曾奇, 钱华明. 一种室内高动态环境的机器人定位方法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(3): 382-390. doi: 10.12178/1001-0548.2021004
[3]	肖宇峰, 黄鹤, 郑杰, 刘冉. Kinect与二维激光雷达结合的机器人障碍检测 . 电子科技大学学报, 2018, 47(3): 337-342. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.03.003
[4]	俸皓, 罗蕾, 董荣胜, 王勇. 传感器网络中多移动sink节点的路径规划算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 411-416. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.017
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[6]	邹赛, 汪文勇, 唐勇, 张骏. 在动态水环境中基于熵的无线传感器网络路由算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 82-87. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.014
[7]	吕建军, 李志蜀, 刘勇. Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 603-606. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.028
[8]	岐世峰, 李艳华, 梅大成. 蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(2): 271-274. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.02.025
[9]	崔梦天, 钟勇, 赵海军. ACOGA算法的多媒体网络QoS路由实现 . 电子科技大学学报, 2009, 38(2): 266-269. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.02.26
[10]	刘德平, 刘晓宇, 陈建军. 逆向工程特征参数提取技术研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 474-477.
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动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

1. 电子科技大学计算智能实验室成都 611731

基金项目:

国家自然科学基金(61273308);中央高校基本科研业务费(ZYGX2012J068)

作者简介:
屈鸿(1977-),男,博士,副教授,主要从事机器学习、计算智能等方面的研究.

收稿日期: 2014-03-20
修回日期: 2014-05-30
刊出日期: 2015-04-15

中图分类号: TP312

关键词:

摘要: 针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题,根据全局静态环境先验知识,提出一种改进蚁群算法。在经典蚁群算法的基础上通过调整转移概率,限定信息素强度的上下界,并引入相关策略解决死锁问题,可以避免初期规划的盲目性,增加解的多样性,提高算法的全局搜索能力,进一步减小算法早熟的可能性。在规划过程中,根据动态障碍物运行方向的变化与否,提出了相应的碰撞避免策略,并针对环境突发状况引入Follow_wall行为进行改进。仿真实验证明,该算法优于经典蚁群算法,可有效地指导移动机器人避免环境中的动态障碍物,获取无碰最优或次优路径,并能更好地适应环境的变化。

English Abstract

屈鸿, 黄利伟, 柯星. 动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

引用本文:

屈鸿, 黄利伟, 柯星. 动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

QU Hong, HUANG Li-wei, KE Xing. Research of Improved Ant Colony Based Robot Path Planning Under Dynamic Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

Citation:

QU Hong, HUANG Li-wei, KE Xing. Research of Improved Ant Colony Based Robot Path Planning Under Dynamic Environment[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(2): 260-265. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.02.017

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