动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究.pdf

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1、第44卷第2期电子科技大学学报、b1．44NO．22015年3月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMar．2O15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(电子科技大学计算智能实验室成都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

2、，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．&Followwall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。关键词蚁群算法；动态复杂环境；移动机器人；路径规划中图分类号TP312文献标志码Adoi：10．3969~．issn．1001—0548．2015．02．017ResearchofImp

3、rovedAntColonyBasedRobotPathPlanningUnderDynamicEnvironmentQUHong，HUANGLi—wei，andKEXing(ComputingIntelligenceLab，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaChengdu611731)AbstractThispaperpresentsanimprovedantcolonyalgorithmformobilerobotpathplanningunderd

4、ynamiccomplexconditionsbasedonpriorknowledgeofglobalstaticenvironment．Onthebasisofconventionalantcolonyalgorithm，byadjustingthetransitionprobability，limitingtheboundsofpheromone，andintroducingrelevantstrategvtosolvethedeadlockproblem，theimprovedantcolonyalgorit

5、hmnotonlycanavoidtheblindnessofearlyplanningandincreasethediversityofsolutions．butalsocanimproveglobalsearchcapabilityofthealgorithm，andfurtherreducethepossibilityofalgorithmprematurityaswel1．Duringtheplaningprocess，accordingtothedirectionchangesofthedynamicobs

6、tacles，correspondingcollisionavoidancestrategiesareputforward．TheFollwwal1behavioriSintroducedforunexpectedsituationsintheenvironment．SimulationresultsshowthattheproposedalgorithmiSsuperiortoconventionalantcolonyalgorithm．Itcaneffectivelyguidethemobilerobottoav

7、oiddynamicobstacles．Thusobtainsacollisionfreeoptimalorsuboptimalpath，whichadaptstothechangesoftheenvironmentmoreeffectively．Keywordsantcolonyalgorithm；dynamiccomplexenvironment；mobilerobot；pathplanning在给定运行空间中，移动机器人路径规划的主数量有限。若静态障碍物只占据某个栅格的一部分，要目标是通过一定的算法寻求一条从起

8、始位置到目则将其视为完全占据此栅格。此外对移动机器人运标位置的最优或次优无碰路径。目前针对全局信息行环境和移动机器人本身做出以下假设：己知的静态环境下移动机器人路径规划的研究已经11移动机器人视为直径为的圆盘，每次占据很成熟。但是如何在有动态障碍物的环境背景下进一个栅格，在规划过程作为质点考虑，且起始位置行移动机器人路径规划仍是一个难题。和目标