公开(公告)号：CN106225788B

公开(公告)日：2019-04-19

申请号：CN201610675378.0

申请日：2016-08-16

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 甘屹 ,  曲凤挺 ,  孙福佳 ,  何伟铭 ,  焦会萌 ,  郑彬彬 ,  刘胜 ,  马新伍 ,  卢正 ,  钱程

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明涉及一种基于路径拓展蚁群算法的机器人路径规划方法，将运用蚁群算法到机器人路径规划领域，提出路径拓展蚁群算法优化策略，优化机器人路径寻优效率，引入了信息素分布时变性、信息素更新策略、路径位置拐点优化和局部最优路径拓展，并加入位置拐点参数和总体评价作为路径的评价标准。通过对这三种算法进行仿真分析和实际试验，验证了基于路径拓展蚁群算法优化策略的机器人路径规划搜索能力更强，算法效率更高，所寻路径更短。有效抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索，使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。

公开(公告)号：CN106225788A

公开(公告)日：2016-12-14

申请号：CN201610675378.0

申请日：2016-08-16

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 甘屹 ,  曲凤挺 ,  孙福佳 ,  何伟铭 ,  焦会萌 ,  郑彬彬 ,  刘胜 ,  马新伍 ,  卢正 ,  钱程

IPC: G01C21/20

CPC classification number: G01C21/20

Abstract: 本发明涉及一种基于路径拓展蚁群算法的机器人路径规划方法，将运用蚁群算法到机器人路径规划领域，提出路径拓展蚁群算法优化策略，优化机器人路径寻优效率，引入了信息素分布时变性、信息素更新策略、路径位置拐点优化和局部最优路径拓展，并加入位置拐点参数和总体评价作为路径的评价标准。通过对这三种算法进行仿真分析和实际试验，验证了基于路径拓展蚁群算法优化策略的机器人路径规划搜索能力更强，算法效率更高，所寻路径更短。有效抑制了算法陷入局部最优并实现了机器人最优路径搜索，使机器人可以快速地避开障碍物安全到达目标点。