[1]屈正庚,杨 川.基于改进蚁群算法的移动机器人全局轨迹规划研究[J].南京师大学报(自然科学版),2015,38(01):81.
 Qu Zhenggeng,Yang Chuan.Research on Global Path Planning for Mobile Robot Based onImproved Ant Colony Optimization Algorithm[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2015,38(01):81.
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基于改进蚁群算法的移动机器人全局轨迹规划研究()
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《南京师大学报》(自然科学版)[ISSN:1001-4616/CN:32-1239/N]

卷:
第38卷
期数:
2015年01期
页码:
81
栏目:
计算机科学
出版日期:
2015-06-30

文章信息/Info

Title:
Research on Global Path Planning for Mobile Robot Based onImproved Ant Colony Optimization Algorithm
作者:
屈正庚1杨 川2
(1.商洛学院数学与计算机应用学院,陕西 商洛 726000)(2.重庆理工大学电子信息与自动化学院,重庆 400054)
Author(s):
Qu Zhenggeng1Yang Chuan2
(1.School of Mathematics and Computer Application,Shangluo University,Shangluo 726000,China)(2.School of Electronic Information and Automation,Chongqing University of Technology,Chongqing 400054,China)
关键词:
移动机器人轨迹规划建模Ant-cycle模型自适应
Keywords:
mobile robotpath planningmodelingAnt-cycle modelautomatic adaptation
分类号:
TP242
文献标志码:
A
摘要:
分析了机器人的轨迹规划问题、蚁群算法原理; 建立了轨迹规划的网格环境模型; 对环境模型中机器人的轨迹规划进行了研究和分析,提出了一种基于改进蚁群算法的自适应蚁群算法; 并对自适应蚁群算法的参数进行了修正; 通过仿真结果证明了改进后的蚁群算法的可行性、优越性.
Abstract:
Analysis of the principle of ant colony algorithm trajectory planning,robot,the grid environment model for trajectory planning of robot trajectory planning,and environment model is discussed and analyzed. An adaptive ant colony algorithm based on improved ant colony algorithm was proposed; and the adaptive ant colony algorithm parameters were corrected by simulation results to prove the superiority,feasibility of the improved ant colony algorithm.

参考文献/References:

[1] 赵金龙,曹雷,郭锐. 基于ADAMS的输电线路移动机器人越障仿真[J]. 计算机应用与软件,2012,29(4):59-63
[2]陈祥章. 基于单目视觉的机器人人工势场法路径规划研究[J]. 南京师大学报:自然科学版,2014,37(1):61-66.
[3]王梅,王叶婷,屠大维. 基于混合势场法的移动机器人路径规划[J]. 计算机应用研究,2012,29(7):2 447-2 450.
[4]Dorigo M,Maniezzo V,Colorni V. The ant system:optimization by a colony of cooperating agents[J]. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics Part B,2006,26,ZX:29-41.
[5]朱东伟,毛晓波,陈铁军. 基于改进粒子群三次Bezier曲线优化的路径规划[J]. 计算机应用研究,2012,29(5):1 710-1 713.
[6]张彪,曹其新,王雯珊. 使用三维栅格地图的移动机器人路径规划[J]. 西安交通大学学报:自然科学版,2013,47(10):57-62.
[7]李方洁,刘希玉,陈洁. 基于改进蚁群算法的DNA双序列比对[J]. 南京师大学报:自然科学版,2010,33(4):148-152.
[8]张琦,马家辰,谢玮. 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划[J]. 东北大学学报:自然科学版,2013,34(11):109-114.
[9]李琳,任俊霖,邹焱飚. 基于免疫遗传算法的移动机器人轨迹跟踪[J]. 华南理工大学学报:自然科学版,2013,41(7):13-19.
[10]陈卫东,朱奇光. 基于模糊算法的移动机器人路径规划[J]. 电子学报,2011,39(4):971-975.

相似文献/References:

[1]陈祥章.基于单目视觉的机器人人工势场法路径规划研究[J].南京师大学报(自然科学版),2014,37(01):61.
 Chen Xiangzhang.Study on Artificial Potential Field Path Planning of Robot Based on Monocular Vision[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2014,37(01):61.
[2]李二超,王慧莹,杨秀平,等.动态障碍物环境下移动机器人的全局路径规划研究[J].南京师大学报(自然科学版),2017,40(03):52.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2017.03.008]
 Li Erchao,Wang Huiying,Yang Xiuping,et al.Research on Global Path Planning of Mobile Robotin Dynamic Obstacle Environment[J].Journal of Nanjing Normal University(Natural Science Edition),2017,40(01):52.[doi:10.3969/j.issn.1001-4616.2017.03.008]

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2014-08-16.
基金项目:陕西省科技厅科研项目(2013JM1023)、陕西省教育厅科研计划项目(2013JK1201).
通讯联系人:屈正庚,讲师,研究方向:协同设计与网络控制、计算机应用技术. E-mail:quzhenggeng@163.com
更新日期/Last Update: 2015-03-30