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基于蚂蚁导航的未知环境下机器人路径滚动规划算法.pdf
第41卷第11期 西南师范大学学报(自然科学版) 2016年11月 V01.41 No.11 ofSouthwestNormal Journal China Science Nov.2016 University(NaturalEdition) 基于蚂蚁导航的未知环境下 机器人路径滚动规划算法① 徐守江 江苏食品药品职业技术学院信息系,江苏淮安223003 摘要:研究了一种栅格法环境建模下机器人路径滚动规划新方法.在未知环境内机器人根据视野域栅格环境与目 标点信息,基于蚁群算法巧妙规划出局部导航优化路径.机器人沿着导航路径按照一定的步长前进一步,并重新动 态规划出新的导航路径.机器人始终沿着较优化导航路径前进,机器人路径不断动态修改,当目标点在视野域范围 内时直接规划出局部优化路径并直接到达目标点.该方法克服了传统子目标映射的复杂度高和智能化程度低等问 题,仿真实验验证了本文方法的有效性. 关键词:机器人;路径滚动规划;未知环境;蚂蚁算法;导航 中图分类号:TP24 文献标志码:A 文章编号:1000—5471(2016)11—0080一07 机器人路径规划属于NP—Hard问题,是目前机器人领域研究热点和难点之一.在已知环境下机器人的 机器人通过传感器仅能获得视野域范围内的障碍物信息,对视野外的环境信息知之甚少,未知环境下环境 信息的不确定性和不完整性给机器人路径规划带来了巨大挑战,机器人只能根据视野域内的环境信息进行 局部路径的规划,并不断地试探和动态反馈信息.近年来,诸多学者针对未知环境下的机器人路径规划问 题进行了一系列的探索和研究.滚动窗口规划方法作为一种具有代表性的研究成果,代表性成果包括基于 滚动窗口的严格趋近可行路径算法[5]、基于滚动窗口的蚂蚁导航算法[6-81以及基于先验知识的滚动Q学习 规划算法∞].基于滚动窗口的规划方法主要思想是机器人根据当前位置和目标点之间的距离作为启发信 息,在视野域边界附近映射子目标点,动态规划局部导航路径,不断朝目标点进行,该方法有效解决了未 知环境下机器人路径规划问题.文献[6—8]中算法将子目标点映射到视野域环境边界离目标点最近的位 置,由子目标点引导机器人走向目标点,但子目标映射方法未结合视野域环境信息,是一种复杂的逻辑判 断,且缺乏智能,该种最短距离子目标映射法思路比较单一,引导机器人朝目标点前进的意图过于强化, 极易形成死锁和震荡,规划出的路径常走弯路,难以达到全局最优.文献E93算法将子目标映射在视野域外 侧边界,基于PK—Q学习算法有效规划出局部优化路径,该方法有效利用视野域内环境信息,具有自学习 和自适应能力,但其子目标映射仍存在一定的复杂性. 蚁群算法作为一种智能仿生算法最初用于解决旅行商问题[1””],并逐步被广泛应用于解决函数优 化‘13]、图着色E14]、任务调度‘15-16。、网络入侵检测口718|、移动网络资源有哪些信誉好的足球投注网站口们等问题,在组合优化领域体 现其自组织、正反馈以及鲁棒性强等优越特性.在未知环境下为了使机器人在无法预知障碍物位置的前提 ①收稿IJ期:2015—09—23 基金项目:江苏省十二五重点专业群项目(No.143). 作者简介:徐守江(1983一),男,江苏泗阳人,讲师,硕士研究生,主要从事智能控制与智能算法研究 第11期 徐守江:基于蚂蚁导航的未知环境下机器人路径滚动规划算法81 下到达终点,机器人需结合视野域内环境信息和目标点动态生成导航路径,通过自主学习并不断反馈环境 信息来找到一条优化路径.本文算法基于蚁群算法,巧妙结合视野域环境信息和目标点信息有效规划出局 部导航路径,子目标点的映射过程融入在局部导航路径规划过程中.机器人根据局部优化导航路径按照一 定的步长前进,基于滚动窗口动态修改局部导航路径,当目标点在视野域范围内时直接规划出局部路径, 并沿该路径到达终点. 1 环境建模 假设机器人Rob在二维工作区域AS下存在有限个 未知静态障碍物06。,击。,…,面。,路径规划的目的是使 Rob从起始点
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