【技术实现步骤摘要】
一种适用于移动机器人路径规划技术的融合模糊控制的改进蚁群算法
[0001]本专利技术涉及移动机器人路径规划
，具体的说，涉及了一种适用于移动机器人路径规划技术的融合模糊控制的改进蚁群算法，用于加快移动机器人路径规划的速度和精度。
技术介绍
[0002]路径规划是移动机器人发展过程中必不可少的一项技术。目前用于移动机器人路径规划的智能算法众多，例如，人工势场法、粒子群算法、蚁群算法等。其中部分算法是以生物自然特性为启发演进而来，例如，蚁群算法。
[0003]蚁群算法是一种元启发式算法，在上世纪90年代提出，是具有正反馈和启发式搜索特性的生物启发式算法。蚁群算法作为一种全局寻优路径规划算法，能够有效解决移动机器人路径规划问题而被研究人员广泛应用。但蚁群算法仍然存在一定的不足之处。例如：在复杂环境中，蚁群算法的路径规划性能存在效率低下、路径优化能力差等问题。
[0004]蚁群算法使用迭代思想进行路径寻优，具有全局性的特点。基于目前用于移动机器人路径规划的蚁群算法改进主要体现在两方面：一方面，信息素浓度更新方式...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种适用于移动机器人路径规划技术的融合模糊控制的改进蚁群算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，改进算法以栅格地图为主要使用场景，设定路径规划的起始点、目的点以及障碍物等信息，初始化蚁群算法，并开始进行迭代；步骤二，当一只蚂蚁搜索路径完成时，利用模糊控制器对节点信息素浓度进行更新，得到模糊控制器更新值，用于改进蚁群算法的信息素更新策略；步骤三，根据蚂蚁寻找路径结果，自适应更新蚁群算法的节点概率公式中的信息素权重因子；步骤四，判断改进蚁群算法迭代次数是否达到预设迭代次数，如果是，则进行第五步，否则返回第二步；步骤五，基于Floyd算法提出一种优化路径算法，提取改进算法得出的最优路径节点，设定障碍物安全半径，去除冗余节点，整合路径信息，更新最优路径。2.根据权利要求1所述的融合模糊控制的改进蚁群算法，其特征在于，设计模糊控制器为二维模糊控制器，输入变量分别为节点信息素浓度Tau和信息素浓度变化量ΔTau_tra，输出变量为单变量，即为信息素增量ΔTau_Fuzzy，将输出变量的信息素增量添加至蚁群算法的信息素更新公式中，加大信息素的启发作用；具体的信息素更新策略公式为：法的信息素更新公式中，加大信息素的启发作用；具体的信息素更新策略公式为：其中，τ
j
(t)为t时刻节点j上的信息素浓度，是节点j上的普通蚁群算法中第z只蚂蚁的信息素增量值，m为蚂蚁数量，ρ为信息素蒸发速度,L
Z
为蚂蚁z寻找到的路径长度，Q为常量。3.根据权利要求2所述的融合模糊控制的改进蚁群算法，其特征在于，模糊控制器输入变量的隶属函数为广义钟形隶属函数，两个输入量分别划分为三个模糊集：负大(NB)、零(ZO)、正大(PB)；输出量的隶属函数为三角形隶属函数，划分为七个模糊集：负大(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)。4.根据权利要求3所述的融合模糊控制的改进蚁群算法，其特征在于，模糊控制器的模糊规则为：(1)IF Tau IS NB AND
ꢀ△
Tau_tra IS NB THEN
ꢀ△
Tau_Fuzzy IS ZO(2)IF Tau IS NB AND
ꢀ△
Tau_tra IS ZO THEN
ꢀ△
Tau_Fuzzy IS PM(3)IF Tau IS NB AND
ꢀ△
Tau_tra IS PB THEN
ꢀ△
Tau_Fuzzy IS PB(4)IF Tau IS ZO AND
ꢀ△
Tau_tra IS NB THEN
ꢀ△
Tau_Fuzzy IS NB(5)IF Tau IS ZO AND
ꢀ△
Tau_tra IS ZO THEN
ꢀ△
Tau_Fuzzy IS PM(6)IF Tau IS ZO AND
ꢀ△
Tau_tra IS PB THEN
ꢀ△
Tau_Fuzzy IS PB(7)IF Tau IS PB AND
技术研发人员：刘建娟，刘忠璞，薛礼啟，袁航，张会娟，陈红梅，
申请(专利权)人：河南工业大学，
类型：发明
国别省市：
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