吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (4): 1062-1068.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201404025

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基于改进蚁群算法的搜索机器人路径规划

康冰, 王曦辉, 刘富   

  1. 吉林大学 通信工程学院, 长春 130022
  • 收稿日期:2013-03-21 出版日期:2014-07-01 发布日期:2014-07-01
  • 通讯作者: 刘富(1968-), 男, 教授, 博士生导师.研究方向:计算机视觉及模式识别.E-mail:liufu@jlu.edu.cn
  • 作者简介:康冰(1978-)男, 博士研究生.研究方向:计算机视觉及模式识别.E-mail:kangbing@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51105170); 吉林省科技厅青年基金项目(20130522163JH); 吉林省教育厅科研项目(吉教科合字\[2012\]第411号)

Path planning of searching robot based on improved ant colony algorithm

KANG Bing, WANG Xi-hui, LIU Fu   

  1. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China
  • Received:2013-03-21 Online:2014-07-01 Published:2014-07-01

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摘要： 针对搜索机器人路径规划问题, 提出了一种改进的蚁群算法。算法构建一个栅格环境模型, 并设置禁忌策略将部分栅格归为禁忌栅格以避免路径死锁;采用折返蚂蚁, 且正向与反向蚂蚁分别采用不同搜索策略, 来提高算法的收敛速度;构造路径综合评定目标函数, 提高搜索最优路径的能力。实验表明:即使在复杂的环境中, 本文算法也能快速地规划出最优路径。

关键词: 自动控制技术, 搜索机器人, 蚁群优化算法, 路径规划, 栅格法

Abstract: An improved ant colony algorithm for path planning of searching robot is proposed. In this algorithm, a grid environment model is established and a taboo strategy is adopted to avoid path deadlock. Meanwhile, the retracing ants, which adopt different searching strategies between the forward and backward directions, are used to increase the convergent speed of the algorithm. Moreover, an objective function of path evaluation is constructed to improve the ability of path searching. Extensive experiments demonstrate that the proposed algorithm can plan the optimal path even in a complicated environment.

Key words: automatic control technology, searching robot, ant colony optimization algorithm, path planning, grid method

中图分类号: 

  • TP931
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