一种动态窗口下改进的机器人路径规划.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用一种动态窗口下改进的机器人路径规划陈光明，曾碧，吕凌CHENGuangming，ZENGBi，LVLing广东工业大学计算机学院，广州510006College，GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510006，ChinaCHENGuangming，ZENGBi，LVLing．Improvedmethodofroboticpathplanninginpynamicwindow．Com—puterEngine

2、eringandApplications，2012，48(22)：244-248．Abstract：Amethodofdynamicwindowofcandidatesolutionisproposedinthispaperforpathplanningusingantcolonyalgorithm．Themethoddividesthewindowinwhichcandidatesolutionsaredistributedfirmlyanduniformlyintoseveralblocks．andthen1etscandidat

3、esolutionssimulatethespecialantstochooseacertainblockwithacer—tainprobabilityaccordingtotheheuristicandthesumofpheromoneoftheupperconnectionofallcandidatesolu—tionsafterseveraliterationofantcolonyalgorithm．Finally,candidatesolutionsandpheromoneineveryblocksarereallocate

4、d，SOthatsolutioncanberefined．Ultimately,antcolonycansearchabestsolutionofpath．Simulationex—perimentsandcomparisonresultsshowthattheperformanceofdynamicwindowofcandidatesolutionisbetterthanthefixedwindowofcandidatesolution．Keywords：dynamicwindowofcandidatesolution；antcol

5、onyalgorithm；pathplanning摘要：提出了蚁群路径规划算法中一种动态候选解窗口的方法。该方法首先在固定均匀分布候选解的窗口上划分成若干分块，接着将负责路径规划的主蚁群的候选决策点看作一系列具有候选解属性的蚂蚁，再用该蚁群算法根据每分块上所有候选解上游连接边上的信息素及其启发信息以一定概率动态分布候选决策点，从而细化候选解，最终使蚁群能搜索到一条更好的路径解。仿真实验和对比的结果表明，动态候选解窗口方法比固定均匀分布候选解的方法可获得更优的性能。关键词：动态候选解窗口；蚁群算法；路径规划文章编号：1002—8331(

6、2012)22．0244—05文献标识码：A中图分类号：TP241引言未知动态环境下的移动机器人路径规划问题是一个NP难问题，目前仍是国内外研究的热点。现有的较为智能的方法主要有：遗传算法n，、模糊逻辑方法伫，、神经网络法。，和蚁群算法M，。在实际的应用中，移动机器人往往处于未知动态的复杂环境中。对于未知动态环境的路径规划，文献[5]提出了滚动窗口的规划方法，并取得了较好的效果。文献[6]提出了在滚动窗M中运用蚁群算法进行滚动局部规划，以此引导下，实时规划出一条安全的无碰撞路径。但是在这个滚动窗口中，一旦被创建，其候选解是固定均匀分布

7、的。为了优化问题解的性能，提出了动态候选解窗口的方法，旨在蚁群规划过程中，根据滚动窗上聚集的信息素浓度的高低，重新细化候选解，从而优化路径规划算法的性能。2动态候选解窗口的蚁群寻径算法2．1动态候选解窗口思想蚁群算法搜索问题解的过程本质上也是一个多阶段决策过程口1。运用蚁群算法解决复杂的多阶段决策问题，先将每一阶段的连续决策变量在其容许决策范围内离散化为一系列的点甜?(f)∈U40)，f_1，作者简介：陈光明(1986一)，男，硕士研究生，主要研究方向为智能机器人；曾碧(1963一)，女，教授，主要研究方向为嵌入式系统、智能机器人；吕

8、凌(1984_)，男，硕士研究生，主要研究方向为智能机器人、嵌入式系统。E-mail：chgm_2008@126．com收稿日期：2011—03一01修回日期：2011．04—28CNKI出版日期：2011-07．29D