基于改进蚁群算法的果蔬采摘机器人三维路径规划

近年来,我国"农民荒"问题越演越烈,大量年轻劳动力外出务工,农村土地荒置越来越多。我国人口高龄化严重,农业人口的减少,劳动力缺口过大,导致对农业机器人的需求极为迫切。随着农业机械和自动化技术的快速发展,农业机器人也在不断发展,其可以更好地适应生物技术种植产业发展,过去传统的采摘方式将会有很大改变,农民种植的侧重点即将改善。为此,基于改进蚁群算法,设计和规划了果蔬采摘机器人行走的三维路径,并增加在前进过程中的自适应调整功能。实验仿真结果表明:基于改进蚁群算法的果蔬采摘移动机器人三维空间路径规划在路径和转弯个数上都做到了最小化,能够很好地满足采摘机器人运行需求。     

基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法研究

依据蚁群算法的特点,对移动机器人的全局路径规划方法进行了研究。采用栅格法描述移动机器人的环境信息,仿真分析了蚁群算法的主要参数如蚁群数量m、启发因子α、期望启发因子β和信息素挥发系数ρ等对规划路径的长度和路径规划效率的影响。研究结果表明,当算法的参数匹配时,获得的规划路径不仅长度短,且路径规划效率高。通过仿真找到了最佳匹配参数组。基于仿真结果,对工作在不同环境下的移动机器人进行了全局路径规划仿真实验,研究结果验证了蚁群算法最佳匹配参数组的准确性。     

基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法

为了规划出更加高效的植保无人机路径,提出一种基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法,该方法适用于多个具有复杂多边形边界与内部障碍物的三维作业区域。采用扫描方式生成水平面内的作业路径,经过离散化处理后,在三维地形曲面上插值,获得三维作业路径。在此基础上,建立作业路径生成算法,以三维作业路径总长度尽量短、作业路径数量尽量少为目标,对植保无人机作业航向进行寻优。改进蚁群算法通过附加记录作业路径进入点的机制,实现对三维作业路径的合理排序,生成总长度较短的转移路径。经过算例检验,针对同一作业区域规划出的三维作业路径与水平面内的作业路径的航向角存在较大差异,相差最大为92°,这说明考虑三维地形的必要性。算例中,将改进的蚁群算法与贪婪算法进行了对比,针对一系列相同的作业起点,改进的蚁群算法所得的转移路径总长度均较短,比贪婪算法所得结果缩短3%~28%;在未选定作业起点情况下,改进的蚁群算法与贪婪算法求得的转移路径总长度最小值分别为1661m与1763m,说明改进的蚁群算法具有良好的寻优能力。实例检验情况与算例所得结论基本一致。算例与实例中的作业区域边界与地形复杂,涵盖情况全面,表明本文提出的路径规划方法具有一定实用性。     

基于改进蚁群算法的农业机器人路径规划研究

针对农业机器人路径规划实时性和稳定性差的问题,采用人工势场法,并结合Memetic算法与精英排序法优化基本蚁群算法。该算法用势场法获得路径初始化种群,对每代路径进行Memetic算法中的交叉组合操作,将每代蚂蚁产生的路径分别进行优化排序,根据蚂蚁路径的优劣程度,对信息素进行更新;同时,加入精英小组蚂蚁产生的信息素,从而加快了算法的收敛速度,提高了算法的稳定性。实验表明:改进后算法的平均最优路径长度提高了12.56%,收敛代数提高55.86%,算法用时提高了65.3%,最优解百分比增加了40%。本算法能够快速有效地规划出最优路径,提高了农业机器人的工作效率。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向,建立新的路径搜索节点,对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量,根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数,获取农田平地的最佳三维路径;基于平地机的运动学模型,设置农田平地机转向约束条件,根据约束条件对路径进行平滑优化,并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法,该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上,可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务,而且大大缩短了路径生成时间和路径长度,使路径更为平滑,更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁迷失数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。     

割草机器人路径规划研究 ——基于改进蚁群算法和计算机视觉

首先,从设计需求、结构体系和控制系统设计了割草机器人总体方案;然后,设计了草坪边界提取算法和割草机器人路径规划系统,实现了一套基于改进蚁群算法和计算机视觉的割草机器人路径规划系统.试验结果表明:割草机器人能够实现草坪边界提取和规划出最优路径,割草机器人路径规划具有一定的可行性.     

基于改进蚁群算法的多农业机器人路径规划研究

针对蚁群算法在解决多机器人移动路径规划上存在的局限性,本文利用栅格法对环境进行空间建模,并在基本蚁群算法的基础上,对启发信息函数做出了改进,同时提出死锁问题的解决方案.改进方案既保证了算法的速度,又避免了算法的提前收敛.另外,针对未知运动状态和已知运动状态的障碍物,本文分别讨论了动态窗口搭配区域膨胀以及正碰、侧碰两种避...     

基于改进避障策略和双优化蚁群算法的机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的收敛速度慢、收敛路径质量低、死锁以及动态避障能力差的问题,本文提出基于改进避障策略和双优化蚁群算法（Double optimization ant colony algorithm,DOACO）的路径规划方法。首先,设计新的概率转移函数并对函数中的各分量权重进行自适应调整,以优化算法的收敛速度;然后,利用碰撞检测策略对路径进行再优化,进一步提高算法的性能;最后,针对常规避障策略避障能力差、实时性不足等问题,提出避障行为与局部路径重规划相结合的避障策略。实验结果表明,DOACO算法相对于传统的蚁群算法,不仅能规划出更优的路径,收敛速度也更快,而且新的避障策略也可以有效地应对多种碰撞情况。     

基于动态反馈A*蚁群算法的平滑路径规划方法

针对移动机器人提出了一种基于动态反馈A~*蚁群算法的平滑路径规划方法。首先,为了克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,提出了简化A~*算法来优化初始信息素设置以解决初次搜索的盲目性,并借鉴多策略进化机制加强算法的全局搜索能力。其次,为了进一步提高算法在路径规划中的适应能力,解决陷入局部极小和停滞问题,引入闭环反馈思想来实现参数的动态自适应调节。最后,结合三次B样条曲线对所规划的路径进行平滑处理,以满足移动机器人实际运动路径的要求。通过仿真表明:与原蚁群算法相比,动态反馈A~*蚁群算法平均可减少10.4%的路径成本和65.8%的计算时长。同时,该算法在动态和静态环境中,均能快速规划出一条光滑优质路径。     

基于动态扩展邻域蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法易陷入局部最优、路径转折点多、收敛速度慢的问题,提出一种基于动态扩展邻域蚁群算法（Dynamic extended neighbourhoods ant colony optimization,DENACO）。在蚂蚁搜索方式上采用动态扩展邻域方法,并定义新的信息素计算方式和增量规则,在取得更优收敛路径长度的同时,减少路径转折点数量及路径节点数量;引入自适应调整因子改进启发函数,提高算法的全局搜索能力,并设定迭代阈值,提升算法的收敛速度;提出一种路径节点双优化策略,对规划好的路径进一步优化,提高路径综合质量。不同复杂度及不同规模栅格地图中的仿真实验表明,DENACO算法所规划的路径更优,路径转折点数量减少,收敛速度加快,路径节点数量明显减少,表明算法具有更高的可行性和适用性。     

基于蚁群算法的六自由度采摘机器人轨迹规划研究

在现代农业生产中,果蔬采摘作业复杂而繁重,采摘机器人在作业过程中常常需要经历成千上万个果蔬采摘点,面对这样巨大的工作量,采摘机器人移动路径规划显得非常重要。为此,以采摘机器人运动轨迹为研究对象,以其运动轨迹总长最短为研究目标,针对机器人各关节机构运动速度变化情况及机器人运动特性,利用基本蚁群原理对六自由度采摘机器人的路径进行规划。实验结果表明:所设计的采摘机器人轨迹优化技术不但路径优化能力强、运动轨迹平滑,还具有可靠性强及稳定性好的优点。     

基于改进势场蚁群算法的移动机器人最优路径规划

首先,针对传统人工势场算法存在死锁及局部路径欠优等问题,对其进行改进。利用障碍物检测算法识别出有效障碍物和有效路径中间点,通过引力场和边界条件规划出起点到中间点的局部路径,将中间点置为新的起点进行反复迭代,直至起点与目标点重合则规划完成。其次,针对蚁群算法容易陷入局部最优以及收敛速度较慢等问题,对其进行改进。以改进人工势场算法规划出的路径启发蚁群进行路径搜索,从而避免算法早期由于盲目搜索而导致的路径交叉及收敛速度慢等问题,同时以收敛次数构建负反馈通道,使全局信息素和局部信息素的更新速率跟随收敛次数的变化自适应调节,从而保证了算法全程中收敛速度与全局搜索能力的协调与统一。最后,在Matlab中对本文算法、基本蚁群算法以及文献[23]所述算法分别进行仿真实验。结果表明:在相同的环境模型下,本文算法的收敛速度和搜索能力均优于另两种算法;在给定的简单环境模型下进行路径规划时,本文算法的迭代次数为3次,运行时间为0. 892 s,最优路径长度为28. 627 m;在给定的复杂环境模型下进行路径规划时,本文算法的迭代次数为8次,运行时间为3. 376 s,最优路径长度为31. 556 m,所寻路径对环境的覆盖率为73. 63%。