基于改进人工蚁群的智能巡线机器人路径规划
DOI:
作者:
作者单位:

华东交通大学 理学院

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通讯作者:

中图分类号:

TP242.6

基金项目:

国家自然科学基金项目(11761033);江西省教育厅科技项目(GJJ180323);江西省学位与研究生教育教学改革研究项目(JXYJG-2018-095)


Path planning of intelligent inspection robot based on artificial ant colony
Author:
Affiliation:

School of Science,East China Jiaotong University

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    摘要:

    针对智能巡线机器人寻找最优路径的问题,对传统蚁群寻路算法加以改进,利用A*算法改进蚂蚁的寻路规则,且对寻出的路径进行多次平滑迭代,填补了传统A*算法易陷入“陷阱”的缺陷,同时也达到了路径平滑和路程缩短的目的。优化蚁群的信息素处理方法,引入双信息素策略,最终得到最优路径。与传统蚁群算法相比,此方案能准确绕开障碍物,且具有更快、更好的搜索最优路径的能力。

    Abstract:

    In order to find the optimal path for the intelligent inspection robot, the traditional ant colony algorithm is improved .A* is used to improve the ant"s path-finding rules, and multiple smooth iterations are performed on the found path, which improves the defect that the traditional A* algorithm is easy to fall into a "trap". At the same time, the purpose of smoothing the path and shortening the distance is also achieved. Meanwhile, the pheromone processing method of ant colony is optimized, and the double pheromone strategy is introduced to get the optimal path. Compared with the traditional ant colony algorithm, it can avoid obstacles accurately, and has a faster and better ability to search for the optimal path.

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  • 收稿日期:2020-09-23
  • 最后修改日期:2020-09-23
  • 录用日期:2020-10-09
  • 在线发布日期:
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