本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)雜環(huán)境非均勻建模的蟻群路徑規(guī)劃

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【摘要】：針對(duì)復(fù)雜環(huán)境中的大型輔助工裝,本文在非均勻環(huán)境建模的基礎(chǔ)上,提出了一種搜索工裝可行路徑的改進(jìn)型蟻群算法.首先,在環(huán)境建模過程中,利用凸投影計(jì)算環(huán)境中的障礙物在投影平面的障礙區(qū)域,然后利用Minkowski和對(duì)其進(jìn)行拓展,并利用線性四叉樹法實(shí)現(xiàn)環(huán)境的非均勻柵格建模.其次,在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí),提出一種改進(jìn)型蟻群算法對(duì)工裝的可行路徑進(jìn)行搜索.該算法采取了以下策略以提高性能:融合了最大最小蟻群(MMAS)算法與蟻群系統(tǒng)(ACS)算法的信息素更新方式,在柵格選擇策略中引入了目標(biāo)距離和障礙物距離等啟發(fā)式信息,設(shè)計(jì)了與已建立的環(huán)境模型相符合的適應(yīng)度函數(shù).最后,以大型激光驅(qū)動(dòng)器的靶場(chǎng)環(huán)境為對(duì)象,對(duì)本文算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,證明本文算法能夠在存在多障礙物的復(fù)雜環(huán)境中高效完成工裝運(yùn)動(dòng)路徑的規(guī)劃.設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn),將本文算法與基本蟻群算法進(jìn)行了對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與基本蟻群算法相比,本文算法具有更快的收斂速度,規(guī)劃結(jié)果具有更高的適應(yīng)性.
【作者單位】： 中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所精密感知與控制研究中心;中國工程物理研究院激光聚變研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 路徑規(guī)劃 蟻群算法 四叉樹 Minkowski和
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61403382,61379097) 國家863計(jì)劃(2015AA042307)
【分類號(hào)】：TP242;TP18
【正文快照】： 1引言(Introduction)路徑規(guī)劃,即在存在多個(gè)不規(guī)則障礙物的復(fù)雜環(huán)境中,規(guī)劃機(jī)器人的無碰撞最優(yōu)路徑,是機(jī)器人領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)問題,也是機(jī)器人控制的難點(diǎn)和重點(diǎn).對(duì)于面向國家安全和戰(zhàn)略規(guī)劃的大型科學(xué)裝置而言,由于這些裝置規(guī)模龐大,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,涉及元件類型與種類眾多,利用工裝輔

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本文編號(hào)：778593