针对现有建筑材料运输机器人避障中存在的全局寻优能力差,易与移动障碍物发生碰撞的不足,设计了一种蚁群势场算法;首先分析了蚁群算法下蚂蚁个体信息素浓度的累积过程,通过构建人工势场求解引力和斥力的合作,将其作为优选蚁群算法启发...针对现有建筑材料运输机器人避障中存在的全局寻优能力差,易与移动障碍物发生碰撞的不足,设计了一种蚁群势场算法;首先分析了蚁群算法下蚂蚁个体信息素浓度的累积过程,通过构建人工势场求解引力和斥力的合作,将其作为优选蚁群算法启发因子的重要约束条件;其次引入SA算法对蚁群势场算法做二次优化,将降温的过程视为一个全局优化的过程;最后在局部避碰方面构建了质量点模型,通过评估机器人当前位置、运行速度和障碍物位置等信息建立惩罚函数,并将惩罚函数值降至最低,避免出现与障碍物的碰撞;实验结果显示:提出算法有更高的迭代效率,复杂动态条件下最短行进距离为110.6 m, 4种传统算法的最短行进距离分别为135.5、137.6、137.2和130.4 m,而且在该算法控制下,未出现局部与其他移动机器人的碰撞情况。展开更多
针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法...针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明:IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。展开更多
文摘针对现有建筑材料运输机器人避障中存在的全局寻优能力差,易与移动障碍物发生碰撞的不足,设计了一种蚁群势场算法;首先分析了蚁群算法下蚂蚁个体信息素浓度的累积过程,通过构建人工势场求解引力和斥力的合作,将其作为优选蚁群算法启发因子的重要约束条件;其次引入SA算法对蚁群势场算法做二次优化,将降温的过程视为一个全局优化的过程;最后在局部避碰方面构建了质量点模型,通过评估机器人当前位置、运行速度和障碍物位置等信息建立惩罚函数,并将惩罚函数值降至最低,避免出现与障碍物的碰撞;实验结果显示:提出算法有更高的迭代效率,复杂动态条件下最短行进距离为110.6 m, 4种传统算法的最短行进距离分别为135.5、137.6、137.2和130.4 m,而且在该算法控制下,未出现局部与其他移动机器人的碰撞情况。
文摘针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明:IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。
