基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究
机器人路径规划算法的研究与改进
机器人路径规划算法的研究与改进人工智能的发展已经使得机器人在各个领域发挥了重要的作用，而机器人路径规划算法就是其中的关键技术之一。
路径规划算法就是指机器人在给定环境中找到一条从起点到终点的最优路径的方法。
本文将就机器人路径规划算法的研究现状和改进方向进行探讨，以期能够提高机器人的运动效率和应用范围。
一、传统路径规划算法的研究现状目前，较为常用的传统路径规划算法有最短路径算法、A*算法、Dijkstra算法等。
最短路径算法主要基于图论中的最短路径问题，通过计算图中节点之间的距离和路径的权重来确定最优路径。
A*算法在搜索过程中综合考虑了节点间的距离和启发函数的值，能够在最短路径问题中更加高效地搜索。
Dijkstra算法则是通过不断更新节点的最小距离值来找到最优路径。
然而，这些传统路径规划算法在解决机器人路径规划问题时存在一些不足之处。
首先，传统算法大多假设机器人在平坦环境中运动，无法应对复杂的三维空间和障碍物。
其次，算法的计算效率有待提高，特别是在面对大规模地图和复杂环境时，往往需要很长时间才能得到结果。
因此，研究者们开始转向深度学习和强化学习等新的路径规划算法。
二、深度学习在路径规划中的应用深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过神经网络模型对特征进行学习和抽取。
在路径规划中，研究者们尝试将深度学习应用于机器人的感知、决策和控制等环节，以获得更加智能和高效的路径规划方案。
深度学习在路径规划中的应用主要有两个方面。
首先，研究者们利用深度学习模型对传感器数据进行处理和分析，提取环境中的障碍物信息，从而有效避免障碍物的干扰。
其次，深度学习模型可以通过学习大量的历史路径数据，对路径规划过程进行优化和预测。
这种基于数据驱动的路径规划方法不仅能够提高机器人的运动效率，还能够适应更加复杂的环境和任务。
然而，深度学习方法也存在一些挑战。
首先，深度学习模型需要大量的训练数据，但在机器人路径规划中获取这样的数据并不容易。
蚁群算法在路径规划中的应用
同时， 在用蚁群算法进行移动机 器人 路径规划 时存在着 自主移动机器人能够正常安全工作的保 障是要 求机器 人能够 的可靠性。 停滞 、 局部 最优 、 收敛慢 、 所得路径转折 多等问题 。 自主 的在 存在 障碍 物的环境 中找到能够从 起点 到达 终点的最 优路
径。 目前 ， 常用于进行移 动机器人路径规划 的算法有人工 势场法 、
停滞 问题是 当蚂蚁行走至 凹形空间时导 致下一 时刻无路可走
改进方法之一是采用 回退原理［ ２ １ 。 即当蚂蚁下一时刻无路可 Ａ 算法 、 模糊逻辑方法 、 神 经网络法 、 遗 传算法 等［ １ １ 。 人工势场法容 的现象 。 走时 ， 返 回上一个时刻所在 的位置 。 文献［ ４ １ 中针对蚂蚁 陷入 死胡同 易使 移动机器人 陷入局部最 小解而无法达到 目标点 。 Ａ＋ 算法虽然 在后退过程中蚂蚁后退两步 ， 并把后退一步 的 能够得到最优的路径 ， 但是其全局性较差而且算法 中的启发式函数 现象采用后退方式 ， 栅格设为 不可行走栅格 ， 这样避免 了以后再 次进入该栅格而形 成 如果 选的不正确 ， 则在 搜索 中容 易进 入死循环 。 模糊逻辑算法 的适 死循环 的情 况。 文献 同 ［ 中引入 了蚂蚁死亡 的概 念。 当蚂蚁进入 死胡 应能力 比较差 。 神经 网络具有很强的学习 能力 ， 但是训练过程 比较 该蚂蚁即时死 亡。 另一种解决停滞现象的方法是凸化 障碍栅 困难 。 遗传算法具有随机优化 的特点 ， 但是其局部搜索能力不强 ， 容 同时 ， 格嗍 。 即在利用栅格法描述 环境后 ， 对有 凹形空 间的栅格 区域 采取 易出现早熟现象 。 定 的方法 进行 凸化处理 ， 使得处理后 的栅格 地 图不存在 凹形空 蚁群算法是 由意大利学者Ｍ． Ｄ ｏ ｉ ｆ ｇ ０ 在１ ９ ９ ２ 年提 出的一种通用
基于改进 RRT 算法的移动机器人路径规划
基于改进RRT算法的移动机器人路径规划郭梦诗冯丽娟代传垒（郑州科技学院电子与电气工程学院河南郑州450064）摘要：针对传统RRT算法在多障碍物、曲折狭窄道路等无规律环境下随机性大、收敛速度慢、效率低等问题，提出一种改进RRT路径规划算法，以提高在二维环境下移动机器人的路径规划性能。
改进算法通过引入障碍物因子进行区域节点采样，减少采样时间和次数；同时，对新产生的节点进行约束，降低方向随机性，减少目标区域振荡情况，加快搜索速度；此外，剔除冗余节点使路径更加平滑，路径长度缩短且对内存需求降低。
通过实验仿真验证：改进算法能满足复杂环境下的避障路径规划，随机性降低速度较快，具有较好的可行性和有效性。
关键词：改进RRT算法路径规划平滑避障中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：1674-098X(2022)02(a)-0037-04Path Planning of Mobile Robot Based on ImprovedRRT AlgorithmGUO Mengshi FENG Lijuan DAI Chuanlei(School of Electronics and Electrical Engineering,Zhengzhou University of Science and Technology,Zhengzhou,Henan Province,450064China)Abstract:Aiming at the problems of large randomness,slow convergence and low efficiency of traditional RRT algorithm in irregular environments such as multi obstacles and tortuous narrow roads,an improved RRT path planning algorithm is proposed to improve the path planning performance of mobile robot in two-dimensional environment.The improved algorithm reduces the sampling time and times by introducing the obstacle factor to sample the regional nodes.At the same time,the new nodes are constrained to reduce the direction randomness, reduce the oscillation in the target area and speed up the search speed.In addition,eliminating redundant nodes makes the path smoother,the path length shorter and the memory demand lower.The experimental simulation shows that the improved algorithm can meet the obstacle avoidance path planning in complex environment,reduce the randomness quickly,and has good feasibility and effectiveness.Key Words:Improved RRT algorithm;Path planning;Smooth;Obstacle avoidance随着科技的发展，机器人机械臂在生产生活中的应用愈加广泛［1］。
融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法
2021576海洋资源已经成为人类开发的重点，但复杂的海洋环境对人类水下作业有着极大的限制，水下机器人正在成为海洋作业的主角，自主式水下机器人（Autono-mous Underwater Vehicle，AUV）依靠自身携带的能源进行水下作业。
由于在整个过程中无法补充能源，因此利用路径规划与安全避障技术对AUV导航控制，是其能否精确、安全和完整地完成水下作业的关键。
AUV 路径规划问题已经成为了一个研究热点[1]，主要涉及两方面问题：一是对海洋环境进行三维建模；二是选取合适的算法进行全局路径规划。
海洋环境建模主要有两类方法：一类是规则地形模型，主要利用正方形、矩形等规则形状进行组合来表示海底表面；另一类是不规则地形模型，将三角形、多边形等不规则形状作为模型单元的基础[2]。
文献[3]使用Voronoi图法简化三维水下环境，生成全局路线图；文献[4]将Delaunay三角模型应用于被测地标，建立拓扑模型。
文献[5]利用八叉树模型来反映AUV工作环境，但主要应用于较大障碍物之间的路径规划，不适合存在许多小障碍物的环境；文献[6-7]不考虑水深，将三维空间简化为二维栅格模型，节省了空间，但却丢失了环境信息；文献[8-9]将三维空间划分为若干平面，然后利用二维栅格模型将每个平面栅格化，有效实现三维栅格建融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法朱佳莹，高茂庭上海海事大学信息工程学院，上海201306摘要：针对传统蚁群算法在处理自主式水下机器人AUV（Autonomous Underwater Vehicle）三维路径规划问题时存在初期寻径能力弱、算法收敛速度慢等问题，提出一种融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法PSO-ACO（Particle Swarm Optimization-improved Ant Colony Optimization）。
基于空间分层思想建立三维栅格模型实现水下环境建模；综合考虑路径长度、崎岖性、危险性等因素建立路径评价模型；先使用粒子群算法预搜索路径来优化蚁群算法的初始信息素；再对蚁群算法改进状态转移规则、信息素更新方式并加入奖惩机制实现全局路径规划。
机器人路径规划方法综述
机器人原理与应用论文题目：机器人路径规划方法综述学院: 信息科学与工程学院专业: 控制科学与工程班级: 研132班学号: 201304703039学生姓名: 张梁日期: 二○一四年五月机器人路径规划方法综述摘要:路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。
全局规划方法主要是以基于构形空间的几何法和拓扑法为主；而局部规划方法主要是以基于直角坐标空间的人工势场法为主。
通过对机器人路径规划方法研究现状的分析，指出了各种方法的优点及不足，并对其发展方向进行了展望。
关键词:机器人；路径规划；人工势场；组合曲线；全局规划；局部规划1 引言路径规划在自主移动机器人导航中起着重要作用，是指在有障碍物的环境中规划一条从机器人的起始位置到目标位置的路径。
移动机器人的路径规划是机器人智能控制应用中的一项重要技术，是移动机器人导航技术中不可缺少的重要组成部分[1]，路径规划是移动机器人完成任务的安全保障，同时也是移动机器人智能化程度的重要标志[2]。
机器人路径规划的研究起始于20世纪70年代，目前对这一问题的研究仍然十分活跃，国内外学者作了大量工作[3]，提出了很多种路径规划的方法。
比较经典的方法有可视图法、切线图法、Voronoi 图法、人工势场法、极坐标直方图法、矢量场法、基于碰撞传感器的沿墙走法等。
近十几年来，一些智能的方法如模糊逻辑算法、神经网络、遗传算法等也用于路径规划。
路径规划可分为：(1)全局路径规划：环境信息完全已知，根据环境地图按照一定的算法搜寻一条最优或者近似最优的无碰撞路径，规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度；(2)局部路径规划：环境信息完全未知或部分未知，根据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息，从而确定出机器人在地图中的当前位置及周围局部范围内的障碍物分布情况，并在此基础上，规划出一条从当前点到某一子目标点的最优路径。
2 整体方法分析多项式类型和三角函数类型的轨迹规划曲线是机器人系统常用的最基本，最普遍曲线。
《移动机器人路径规划算法研究》范文
《移动机器人路径规划算法研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在各个领域的应用越来越广泛，如物流、医疗、军事等。
而路径规划作为移动机器人实现自主导航和运动的关键技术之一，其算法的优劣直接关系到机器人的工作效率和性能。
因此，对移动机器人路径规划算法的研究具有重要的理论意义和应用价值。
二、移动机器人路径规划概述移动机器人路径规划是指在有障碍物的环境中，为机器人寻找一条从起点到终点的最优路径。
该过程需要考虑机器人的运动学特性、环境信息、任务需求等多方面因素。
路径规划算法主要分为全局路径规划和局部路径规划两种。
全局路径规划主要依据环境信息生成一条从起点到终点的全局最优路径，而局部路径规划则主要在机器人运动过程中，根据实时感知的环境信息进行调整和优化。
三、常见的移动机器人路径规划算法1. 传统算法：包括遗传算法、蚁群算法、人工势场法等。
这些算法在解决特定问题时具有一定的优势，如计算速度快、易于实现等。
但它们往往难以处理复杂环境中的动态障碍物和不确定因素。
2. 智能算法：如神经网络、深度学习等。
这些算法能够处理复杂的非线性问题，具有较强的自学习和自适应能力。
在移动机器人路径规划中，可以通过训练神经网络或深度学习模型，使机器人根据环境信息自主规划路径。
3. 混合算法：结合传统算法和智能算法的优点，如基于采样的路径规划算法结合了遗传算法和人工势场法的思想，能够在复杂环境中快速生成可行的路径。
四、移动机器人路径规划算法的研究进展近年来，随着人工智能技术的不断发展，移动机器人路径规划算法的研究取得了显著的进展。
一方面，研究人员通过改进传统算法和智能算法，提高其在复杂环境中的性能和鲁棒性。
另一方面，越来越多的研究者开始将不同算法进行融合，以充分利用各种算法的优点。
此外，基于深度学习的路径规划算法也得到了广泛关注，通过大量数据训练神经网络模型，使机器人能够根据环境信息自主规划路径。
五、未来展望未来，移动机器人路径规划算法的研究将朝着更加智能化、自适应和鲁棒性的方向发展。
机器人路径规划毕业论文
论文题目：_ 基于蚁群算法的机器人路径规划系：__ 信息与机电工程系__专业年级：__ __学号：_____ _ _ _姓名：_________ _ _指导教师、职称：_ _2010年 5月 15 日R obot’s Path Planning Based onAnt Colony AlgorithmCollege:Specialty and Grade:Number:Name:Advisor:Submitted Time:目录摘要.........................................................................Abstract .....................................................................1 引言.......................................................................1.1 课题背景及意义.......................................................1.2 主要研究内容及关键问题...............................................1.3 论文结构.............................................................2 机器人路径规划概述.........................................................2.1 路径规划的定义.......................................................2.2 路径规划问题的分类...................................................2.3 环境建模.............................................................2.3.1 可视图法 ......................................................2.3.2 栅格法 ........................................................3 蚁群算法概述...............................................................3.1 蚁群算法的基本原理...................................................3.2 基本蚁群算法的数学模型...............................................3.2.1 对蚂蚁个体的抽象 ..............................................3.2.2 问题空间的描述 ................................................3.2.3 寻找路径的抽象 ................................................3.2.4 信息素挥发的抽象 ..............................................3.2.5 启发因子的引入 ................................................4 基于蚁群算法的机器人路径规划...............................................4.1 环境建模.............................................................4.2 算法的描述...........................................................4.3 算法的步骤...........................................................5 仿真实验及结果分析.........................................................5.1 仿真实验.............................................................5.2 结果分析.............................................................6 结束语..................................................................... 参考文献..................................................................... 致谢.........................................................................摘要移动机器人的研究开始于上个世纪60年代末期，是人工智能、机器入学、仿生学、控制理论和电子技术等多种技术学科交叉的产物。
基于蚁群算法的路径规划问题研究
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ａ ｅ ｒｐ ｓｓａｎ ｗ ｙｔ ｓ ｔＣｏｏ ｙＡｌｏ ｔｍ ｏＳｌｅｐ ｓａ ｏ ｔ ｌ ｎｎ ， ｉｈ ｅ ｔｂｉｈｅ ｒｆ ｄ ｓｒ ｃ ： ｅｐ ｐ ｒｐ ｏ ｏｅ ｅ ｗａ ｏ ｕ ｅＡｎ ｌｎ ｇ ｒ ｈ ｔ ｏｖ ｏ ｔｌｒｕｅｐ ａ ｉｇ ｗｈｃ ｓａ ｌｓ ｓａｐｏ ｔａ ｉ ｎ ｉ ｎ
为特征 ， 通过其内在的搜索机制， 已在一系列的组合优化问题 合需 要 随着蚁 群到 达每 一个 城市 点后 作动 态增 加 ，我们 把
的求解 中取得了成效翻 。在蚁群算法中 ， 有两个重要的规则 ：
ｔ ｕ 称为第 ｋ ａ ｂ 只蚁群 的禁忌表 。 这个表里面保存的城 市点 ， 蚁
群在移动 中将不能再 去。
出。作为通用型随机优化算法 ， 它吸收了昆虫王 国中蚁群 的行
非负 的 ， 它们决定 了 一 （和 对 蚁群转 移概率 的影 响。而 ｒｔ ） ｔ ｕ 用 以记录蚁群 ｋ当前所走过 的城市点 。由于在这个问题 ａ ｂ 里面 ， 蚁群走过一个城市点以后 ， 下次就不能再到这个城市 ， 集
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究
摘要：
随着移动机器人的快速发展和广泛应用，路径规划成为了一个研究热点。
蚁群算法是一种仿生算法，由于其具有优秀的全局搜索能力而被广泛应用于路径规划问题中。
然而，传统的蚁群算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。
为了提高路径规划算法的性能，本文针对蚁群算法的不足之处进行了改进，结合局部信息和全局信息，提出了一种改进蚁群算法，并在移动机器人路径规划问题中进行了实验与分析。
关键词：移动机器人；路径规划；蚁群算法；全局搜索；局部信息
1. 引言
近年来，移动机器人的应用范围不断拓展，如自主导航、物流配送、环境监测等领域。
而移动机器人的路径规划是其中的关键问题之一。
路径规划算法要求机器人能够找到一条安全、高效的路径，以达到目标位置。
2. 蚁群算法简介
蚁群算法是一种仿生算法，灵感来源于蚂蚁在觅食过程中的行为。
蚁群算法通过模拟蚂蚁的觅食行为，以信息素作为信息交流媒介，实现了全局搜索和局部搜索相结合的优化过程。
蚁群算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，适用于解决复杂的路径规划问题。
3. 蚁群算法改进
但是传统的蚁群算法在解决路径规划问题时存在一些不足之处，如收敛速度慢、易陷入局部最优等。
为了提升算法的性能，本
文提出了一种改进的蚁群算法。
该算法在原有的蚁群算法基础上，引入了局部信息和全局信息，并优化了信息素更新策略。
具体步骤如下：
首先，根据机器人的起始和目标位置，生成初始化的蚁群。
蚂蚁根据当前位置和信息素浓度决定下一步的移动方向。
其次，蚂蚁根据当前位置和目标位置之间的距离信息，在局部范围内引入启发式信息。
启发式信息可使蚂蚁更快地向目标位置靠近，有利于减少路径长度。
然后，蚂蚁根据局部信息和全局信息的综合评估，确定下一步移动的方向。
综合评估考虑了当前位置附近的信息素浓度和离目标位置的距离。
此举有助于克服传统蚁群算法易陷入局部最优的问题。
最后，蚂蚁根据选择的移动方向更新信息素，并通过信息素挥发策略控制信息素的衰减。
同时，为了维持整个系统的稳定性，本文引入了信息素上下限约束。
这些措施可以保证信息素的更新和挥发在合理的范围内进行。
4. 实验与分析
为了验证改进的蚁群算法在移动机器人路径规划中的有效性，本文在模拟环境中进行了一系列实验。
实验结果表明，改进的蚁群算法相比传统算法，具有更快的收敛速度和更优的路径规划效果。
5. 结论
本文基于改进的蚁群算法进行了移动机器人路径规划的研究。
通过引入局部信息和全局信息，优化了信息素更新策略，提高了算法的性能。
实验结果显示，改进的蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题时具有更好的收敛速度和更优的路径规划效
果。
未来的研究可以进一步探索蚁群算法在其他领域的应用，并进行算法性能的进一步改进
综合以上研究结果，本文通过引入启发式信息和优化信息素更新策略，改进了蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用。
实验结果表明，改进的算法具有更快的收敛速度和更优的路径规划效果，能够有效地减少路径长度。
该算法的表现优于传统蚁群算法，并且能够克服传统算法易陷入局部最优的问题。
通过综合考虑当前位置附近的信息素浓度和离目标位置的距离，蚂蚁能够更快地靠近目标位置，从而提高了路径规划的效率。
同时，引入信息素上下限约束和信息素挥发策略，保证了信息素的更新和挥发在合理范围内进行，维持了系统的稳定性。
未来的研究可以进一步探索蚁群算法在其他领域的应用，并进一步改进算法性能。
总之，改进的蚁群算法在移动机器人路径规划中具有广阔的应用前景。