基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究OACSTPCD
Research on Mobile Robot Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm
实际环境下,移动机器人从给定起始位置移动至给定目标点位置的路径是多条和复杂的.针对传统蚁群算法基本参数的设定多凭经验设定,提出了多参数级联编码遗传算法优化蚁群算法参数的方法.采用了上海未来伙伴创新核 IN-R 机器人研究平台对其进行实验验证.优化了蚁群算法参数,为蚁群算法参数设定提供了一定的理论依据.
The path of the mobile robot moving from a given starting position to a given target location is complex in the actual environment, and the basic parameters of the traditional ant colony algorithm are mostly set up based on experiences.In order to solve these problems, a multi parameter cascade coding genetic algorithm was put forward to optimize the parameters of ant colony algorithm.The experiment was carried out by using the future partner of Shanghai Inn…查看全部>>
孙先成;尹志宏;林清霖;朱佳明;袁杰
昆明理工大学机电工程学院,云南 昆明 650500昆明理工大学机电工程学院,云南 昆明 650500昆明理工大学机电工程学院,云南 昆明 650500昆明理工大学机电工程学院,云南 昆明 650500昆明理工大学机电工程学院,云南 昆明 650500
信息技术与安全科学
移动机器人路径规划遗传算法蚁群算法
mobile robotpath planninggenetic algorithmant colony algorithm
《机械与电子》 2017 (5)
73-75,80,4
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