本发明公开了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,所述基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法包括以下步骤:(1)引入预规划路径;(2)添加拐点参数;(3)建立“死锁”禁忌表,提高搜索效率,有效避免“死锁”问题。
1.一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划方法,其特征在于:所述路径规划方法包括以下步骤:(1)引入预规划路径,沿所述预规划路径增加一定量的呈高斯分布的信息素浓度;(2)引入拐点参数作为路径规划评价标准之一,用拐点参数和路径长度共同决定信息素更新方式,引入拐点参数后的信息素更新方式如公式(5)所示,Q为正常数取值;Lk为第k只蚂蚁所寻路径长度,Gk为第k只蚂蚁所寻路径的拐点参数,为加权系数,第k只蚂蚁在i至j路径上信息素的增量;(3)建立“死锁”禁忌表,首先创建“死锁点”禁忌表,用来存储发生死锁路径的节点,当蚂蚁遇到死锁点时,采取回退法,返回上一节点,并将当前节点加入死锁禁忌表中,直到有后续节点可以选择,完成接下来的寻路工作;其次,为避免死锁路径对后续蚂蚁的影响,引入惩罚函数,在遇到凹形障碍物时,用惩罚函数取代原来的局部信息素更新方式,惩罚函数定义为:f(i,j)=μf(i,j),0<μ<1(6);所述步骤(1)中引入预规划路径包括以下内容:a.环境处理,在二维静态空间内使用栅格法为机器人运行环境进行建模,首先,在描述障碍物时,沿障碍物周围向外增加单个机器人的最大直径,然后将行驶在此环境中的移动机器人视为质点;其次,以障碍物为单位,得到完全覆盖障碍物的最小圆,其圆心称为障碍物中心点,对于不规则障碍物,单个圆形难以准确表达时,采用多个圆形包络弧段来近似拟合;b.连通性分析,为机器人规划出绝对安全区域,相对安全区域和危险区域,其中,危险区域为障碍物本身,相对安全区域为每个圆形下除障碍物本身之外的可行驶区间,除此之外成为绝对安全区域,通过连通性的分析,得出机器人可安全行驶的自由区域以缩小搜索空间,具体实施过程如下:设共有m个障碍物,第i个障碍物的中心位置为xi,创建m×m的信息矩阵A,A取值方式见公式(4):分析信息矩阵A可知任意两个障碍物之间的位置关系,如果存在相交关系,则表明两个障碍物之间有较为狭窄的相对安全区域,将其中心点用直线进行连接,并将这些区域的中心点坐标存入一个集合;c.路径预规划,通过对障碍物之间的连通性分析,寻找一条与起始点连线拟合程度最高的,并且其中间节点是由障碍物中心点所组成的预规划路径;d.更改初始信息素分布在蚁群算法初始阶段,以所述预规划路径为中心向两边增加一定量的呈高斯分布的信息素浓度。
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