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陆克中 《忻州师范学院学报》2012,28(5):23-26
人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法是一种基于蜜蜂采蜜智能行为的优化算法,具有参数少、优化效果好等优点.足球机器人路径规划实质上是一个有约束的优化问题,本文将ABC算法应用到足球机器人路径规划中来.为适应ABC算法的自身特点和提高算法搜索的效率,在传统栅格法的基础上引入实际坐标系法,对环境进行建模;为了更好地评价食物源(即解)的性能,在进行碰撞判定的基础之上,引入罚函数方法,克服了传统适应度函数难以更好地表达粒子性能的缺点.仿真实验表明,该算法在足球机器人路径规划方面是可行的、有效的,并具有鲁棒性. 相似文献
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路径规划是移动机器人运动控制中的关键问题。针对传统蚁群算法在机器人全局路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种改进型蚁群路径规划算法。首先,通过栅格法建立机器人运动环境模型,然后在传统蚁群算法基础上引入A*搜索算法的估价函数思想,改进蚁群算法的启发函数,增加目标节点与可选行进节点数对启发函数的影响。其次,在信息素更新公式中,通过引入Logistic增长函数对信息素挥发因子作自适应调整,提高算法速度与精度。最后,通过Matlab仿真实验证明,改进蚁群算法比传统算法在路径搜索速度和精度上都有较大提升。 相似文献
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近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。 相似文献
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人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。随着人工智能理论与技术的发展,以及其在机器人领域中的应用,机器人的智能化水平得到了大幅度的提高。本文分析了国内外人工智能的研究现状,阐述了足球机器人及人工智能中的关键技术。用专家系统技术进行不同层次的机器人路径规划,随着遗传算法、蚁群算法等的具体应用,获得了较为理想的路径搜索效率,达到了较好的规划效果。引入人工神经网络对足球机器人目标物空间位置进行精确测量,从而较好地实现了机器人导航中的目标定位与轨迹追踪。 相似文献
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近年来,移动机器人路径规划作为机器人自主导航领域的一个重要问题而备受关注,针对传统ACA有易陷入局部最优,以及现阶段在很多机器人路径规划中易被忽略的出现过于尖锐拐点的问题,提出一种改进蚁群算法(ACA-ES)应用于移动机器人路径规划。首先,针对ACA易陷入早熟的问题,引入精英策略,目的是给每次循环结束后找出的最优解增加额外信息素,提高算法收敛速度;其次,为了不使机器人在路径尖峰处失去平衡,引入基于中心点的平滑方法,提高路径平滑性。在栅格环境下进行仿真,得到一条平滑路径,且路径长度比原来缩短了5.90%,证明了该改进算法的有效性和可行性。 相似文献
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蚁群算法是机器人路径规划中的经典算法之一,在二维静态环境中,传统蚁群算法在机器人路径规划中还存在一些缺点,如算法收敛较慢、容易陷入局部最优并可能导致算法停滞等。针对这些缺陷,对传统蚁群算法提出相应改进,引入自适应启发式因子、拐点个数等参数,并采用不同启发式因子对随机概率进行更新。使用Matlab对改进前后算法的收敛速度、避障寻径和最短路径长度等进行对比分析。结果显示,改进后的算法较传统算法不仅可以使机器人有效避开所有障碍物,而且能够高效寻找到最短路径,在很大程度上避免了算法陷入局部最优。 相似文献
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在机器人设计中,路径规划是最基础也是最重要的因素之一,故对其算法研究尤为重要。利用传统路径规划算法与智能路径规划算法求解机器人路径规划问题,对智能算法、蚁群算法与遗传算法进行了MATLAB仿真,验证了蚁群算法与遗传算法求解路径规划问题的可行性。 相似文献
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移动式机器人的导航主要面临两大问题,即机器人定位和路径规划。该文对于现有的两种路径规划方法,即全局路径规划方法和局部路径规划方法进行了探讨,提出在未知环境模式下适宜采用局部路径规划方法。通过慧鱼寻光避障机器人在未知环境下的实验,结果表明局部路径规划方法更好地解决了机器人的移动问题。 相似文献
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机器人的运动规划最终要靠机器人的基本动作实现。动作算法成为足球机器人的策略执行好坏的关键。通过动力学分析,考虑惯性、摩擦力、通讯延时等因素,制定相应的理论模型。进行算法分析,较好地实现了足球机器人动作的基本动作处理,并成功应用于大场地足球机器人。 相似文献
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利用人工势场法对机器人在特定环境中进行路径规划,并针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,引入沿墙走行为,运用改进的人工势场法有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题,仿真结果表明所用方法的有效性。 相似文献
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针对建筑机器人在施工现场获取地图信息时间长且需要规划出一条全局的、能实时避障的路径等问题,该文提出了一种应用建筑信息模型（building information model,BIM）技术建立导航地图并进行路径规划的算法。根据BIM模型中的信息对传统RRT算法进行优化改进,提出了IRRT(improved rapid-exploration random tree)算法。首先将原有的固定步长改为动态步长,通过判断与目标点的远近界定步长大小,避免了节点的盲目扩张;其次,对随机采样点的生成范围进行了约束,并设置一个同时考虑目标点和随机点的权重来解决传统RRT算法中新生成点仅由随机采样点单一决定的问题;算法陷入最小值时选取随机扰动策略进行逃脱;最后在全局路径的相邻节点间使用动态窗口法进行局部避障。实验仿真结果表明IRRT算法比传统RRT算法在搜索速度上快了3倍多,平均路径比改进前减少25.56%,平均节点减少8.92%,加入动态窗口法后有效提高了机器人实时避障能力,更适合多变的室内环境使用。 相似文献
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清扫机器人进行全遍历路径规划要求机器人能够遍历环境中所有的可清扫区域,因此提出一种基于蚁群系统算法的地图全遍历路径规划算法。使用搭载单线激光雷达传感器的机器人进行环境建图,对每个栅格赋予不同概率值反映环境状态信息;采用 Boustrophedon 细胞分解方法将栅格地图划分为若干相邻子模块,并让机器人从起始点开始遍历所有子模块后再回到起始位姿。为了提高各子模块之间的衔接效率,引入蚁群系统算法实现机器人在到达每个子模块的起始位姿后,对每个子模块进行高效的区域全覆盖。实验结果表明,该算法相比传统生成树算法,清扫覆盖率达到了 96%,清扫效率提高了两倍。 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2015,(11)
针对函数优化的非线性特点,在标准粒子群优化算法的基础上,提出了一种带自适应变异的粒子群优化算法.该算法对惯性权值进行参数设计,建立非线性递减策略曲线模型,通过设置校准系数,改变惯性权值的曲线变化率,使其随迭代过程进行自适应变化.通过在迭代初期选取较大的惯性权值,增强算法的局部寻优能力,加快算法收敛速度,而在迭代后期选取较小的惯性权值,提升算法的全局搜索性能.同时,在算法中引入变异机制,增加种群的多样性,从而更好地提升算法由局部到全局的开放式搜索能力.通过选择基准测试函数对几种算法进行性能测试,证明改进算法收敛速度快、精度高,总体性能优于对比算法. 相似文献
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在传统旅游路径规划中,通常将问题抽象成旅行商问题（TSP）进行讨论,该方法仅考虑消耗时间最短的路径,忽视了景点当前热度、拥挤程度等诸多影响旅客旅游体验的因素。为了给旅客带来更好的旅游体验,综合考虑上述因素,对蚁群算法作出改进。改进后算法以交通时间更短、导向旅游体验好的景点为目标函数,根据各景点当前热度、拥挤度及景点与景点间路径交通状况对景区内各路径赋以合理的权重,从而规划出合理路径。实验结果表明,改进后的蚁群算法可综合考虑更多影响旅客旅游体验的因素,从而使规划出的旅游路径为旅客带来更良好的旅游体验。 相似文献
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《实验室研究与探索》2019,(10)
针对复杂的自由曲线型焊缝的焊接作业,对传统的工业机器人焊接系统进行改进。将机器视觉与工业机器人相结合,搭建"eye-to-hand"视觉系统。首先采用工业相机采集焊缝图像并发送至工控机,通过焊缝识别算法进行识别以获取焊缝信息;然后结合焊接工艺参数及焊缝信息建立焊接模型,并引入粒子群算法对机器人进行轨迹规划;最后将轨迹规划结果通过以太网发送至机器人,以此引导工业机器人完成焊接作业。实验结果表明,改进的工业机器人焊接系统可自主完成复杂曲线型焊缝的识别及轨迹规划,且焊接效果满足要求,有效地提高了工业机器人在焊接场景下的智能化及自主作业能力。 相似文献
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机器人是工业自动化制造的基础.针对现有机器人轨迹规划中优化结果存在不稳定性的问题,提出一种双重寻优的机器人轨迹规划新方法.采用个体极值双重寻优的改进粒子群算法,在适应度函数评判得到的优化粒子集合中,分别比对机器人每一分段轨迹对应的分段时间并进行二次寻优,从而得到机器人在运动速度和加速度约束条件下的整体潜在更优解,使轨迹... 相似文献