一种融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法技术

本发明专利技术请求保护一种融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法。包含如下步骤，S1：初始化；S2：建立包含障碍物信息的栅格地图；S3：根据当前蚂蚁所处位置，建立蚂蚁可移动的栅格表；S4：计算当前蚂蚁所在位置在人工势场中收到的引力，斥力，并建立人工势场的影响函数q(t)，计算蚂蚁在人工势场中所受合力与相邻栅格方向的最小夹角；S5：改进蚁群算法启发函数η

A path planning method of robot based on artificial potential field and logarithm ant colony algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法
本专利技术属于机器人路径规划
，涉及一种融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法。
技术介绍
路径规划是指按照特定的路径评价指标，在具有复杂多变的障碍物环境中，搜索出一条连接移动机器人起始位姿和目标位姿的无碰撞最优或次优路径。路径规划是自主移动机器人导航的关键技术之一，是移动机器人研究的热点和难点，它与移动机器人的运动控制、地图构建、机器人定位等紧密相连。蚁群算法是一种典型的全局路径规划算法。由于，蚁群算法路径规划是边探索边前进的过程，所以该路径规划算法计算上既复杂又缓慢。柳长安等人提出了一种借鉴狼群分配原则对蚁群信息素进行更新的算法，避免搜索陷入局部最优，但是不可避免地出现计算量庞大的问题。Yogita等人提出了一种结合粒子群算法的改进蚁群算法，通过粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)对蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)关键参数的启发，使得机器人在运动过程中选择避免与障碍物碰撞的最优路径，但是，在路径规划的过程中，会本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：初始化蚁群算法以及人工势场算法中的各个参数，人工势场是障碍物与目标点对机器人的影响，规划出来的路径是机器人后面要走的路径；/n并且初始化路径规划任务；/nS2：根据机器人传感器提取的环境信息，建立包含障碍物信息的栅格地图；/nS3：根据当前蚂蚁所处位置，建立蚂蚁可移动的栅格表，并更新路径上的信息素；/nS4：计算当前蚂蚁所在位置在人工势场中受到的引力和斥力，并得到人工势场的影响函数q(t)，计算蚂蚁在人工势场中所受合力与相邻栅格方向的最小夹角，其中将蚂蚁所在栅格附近8个栅格每45°划分一个方向；/nS5...

【技术特征摘要】
1.一种融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：初始化蚁群算法以及人工势场算法中的各个参数，人工势场是障碍物与目标点对机器人的影响，规划出来的路径是机器人后面要走的路径；
并且初始化路径规划任务；
S2：根据机器人传感器提取的环境信息，建立包含障碍物信息的栅格地图；
S3：根据当前蚂蚁所处位置，建立蚂蚁可移动的栅格表，并更新路径上的信息素；
S4：计算当前蚂蚁所在位置在人工势场中受到的引力和斥力，并得到人工势场的影响函数q(t)，计算蚂蚁在人工势场中所受合力与相邻栅格方向的最小夹角，其中将蚂蚁所在栅格附近8个栅格每45°划分一个方向；
S5：将人工势场中待转移节点到目标点的欧式距离djg引入到蚁群算法的启发函数中对蚁群算法的启发函数ηij进行改进，并利用对数函数对信息素跟新策略进行改进；
S6：计算改进后的蚁群算法转移概率密度，并对禁忌表进行更新；禁忌表用于后续的路径规划，就是告诉蚂蚁哪里是能走的，哪里是有障碍物的；
S7：判断路径规划探索是否完成，未完成则进入S3，完成则进入S8；
S8：判断是否达到最大迭代次数，未完成则进入S9，完成则进入S10；
S9：判断机器人是否到达预定目标位置。未完成则机器人路径规划失败，完成则结束机器人路径规划；
S10：判断机器人是否到达预定目标位置。未完成则调整各个参数后进入S3，完成则结束机器人路径规划。


2.根据权利要求1所述的融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1初始化蚁群算法以及人工势场算法中的各个参数，具体包括：蚂蚁的个数M，迭代的最大次数N，以及蚁群算法信息启发因子α，期望启发因子β，以及势场影响因子γ在内的各项影响因子，并且初始化路径规划任务。


3.根据权利要求1或2所述的融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2建立包含障碍物信息的栅格地图，具体包括：



c为障碍物的覆盖率，当覆盖率大于0.5时，就假设当前栅格内全被障碍物覆盖；当障碍物的覆盖率小于0.5时，就假设当前栅格未被占用，栅格全占用时，就用黑色表示，当未被占用时，就用白色栅格表示。


4.根据权利要求3所述的融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S3根据当前蚂蚁所处位置，建立蚂蚁可移动的栅格表，并更新路径上的信息素，具体包括：
S31:根据步骤S2所建立的栅格地图，建立当前蚂蚁可以行进的栅格位置的栅格表；
S32:根据步骤S5利用对数函数进行改进的信息素更新策略τij(t+Δt)对路径上的信息素含量进行跟新。


5.根据权利要求4所述的融合人工势场与对数蚁群算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S4的计算当前蚂蚁所在位置在人工势场中收到的引力，斥力，并得到人工势场的影响函数q(t)，具体步骤如下：
S41...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡章芳，罗磊，罗元，张毅，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50