-
公开(公告)号：CN115494840B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202211001970.4
申请日：2022-08-20
申请人： 安徽工程大学 , 芜湖柯埔智能装备有限公司
摘要： 一种基于蒙特卡洛因子的MC‑IACO的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，包括：S1、栅格法创建机器人工作环境地图；S2、初始化节点的蒙特卡洛算法参数；S3、算法迭代开始：S3.1、将m只蚂蚁放至起点开始寻路；S3.2、按传统蚁群算法流程更新信息素浓度矩阵；S3.3、初始化蒙特卡洛指数增量矩阵mc_delta；S3.4、遍历当前代最优路径的节点，更新mc_delta中节点对应的蒙特卡洛指数增量mij_delta＝0.1；S3.5、依据mc_matrix＝mc_matrix+mc_delta更新蒙特卡洛指数矩阵；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数，则执行S3.1；否则执行S4；S4、循环T代后输出全局最优解。本发明解决焊接机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本蚁群算法和改进蚁群算法的性能。
-
公开(公告)号：CN115493593A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211001968.7
申请日：2022-08-20
申请人： 安徽工程大学 , 芜湖柯埔智能装备有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 一种基于迭代策略的改进人工势场算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法的相关参数；S2、根据APF相关公式计算每个节点的势力场；S3、将所有障碍物的邻接节点添加进一个空列表A；S4、进入修正势场的迭代循环过程；S5、令势场变化误差delta=0；S6、依次遍历A中的节点a，若delta为0，则退出势场修正的迭代过程；S7、基于S13得到的修正势场，从起点节点开始，按照势场最大下降策略，即可找到一条从起点至终点的联通路径；S8、输出路径结果，算法结束。本发明针对传统APF算法存在的问题提出一种迭代修正势场策略，该策略会通过迭代渐渐消除可能存在的局部较低势场，保证了移动机器人不会陷入局部死角，从而提高算法完成路径规划任务的效率。
-
公开(公告)号：CN115493593B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211001968.7
申请日：2022-08-20
申请人： 安徽工程大学 , 芜湖柯埔智能装备有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 一种基于迭代策略的改进人工势场算法的机器人路径规划方法，S1、初始化算法的相关参数；S2、根据APF相关公式计算每个节点的势力场；S3、将所有障碍物的邻接节点添加进一个空列表A；S4、进入修正势场的迭代循环过程；S5、令势场变化误差delta=0；S6、依次遍历A中的节点a，若delta为0，则退出势场修正的迭代过程；S7、基于S13得到的修正势场，从起点节点开始，按照势场最大下降策略，即可找到一条从起点至终点的联通路径；S8、输出路径结果，算法结束。本发明针对传统APF算法存在的问题提出一种迭代修正势场策略，该策略会通过迭代渐渐消除可能存在的局部较低势场，保证了移动机器人不会陷入局部死角，从而提高算法完成路径规划任务的效率。
-
公开(公告)号：CN115494840A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211001970.4
申请日：2022-08-20
申请人： 安徽工程大学 , 芜湖柯埔智能装备有限公司
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 一种基于蒙特卡洛因子的MC‑IACO的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，包括：S1、栅格法创建机器人工作环境地图；S2、初始化节点的蒙特卡洛算法参数；S3、算法迭代开始：S3.1、将m只蚂蚁放至起点开始寻路；S3.2、按传统蚁群算法流程更新信息素浓度矩阵；S3.3、初始化蒙特卡洛指数增量矩阵mc_delta；S3.4、遍历当前代最优路径的节点，更新mc_delta中节点对应的蒙特卡洛指数增量mij_delta＝0.1；S3.5、依据mc_matrix＝mc_matrix+mc_delta更新蒙特卡洛指数矩阵；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数，则执行S3.1；否则执行S4；S4、循环T代后输出全局最优解。本发明解决焊接机器人路径规划问题上的效果进步明显，整体性能优于基本蚁群算法和改进蚁群算法的性能。
-
公开(公告)号：CN115328161B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202211120479.3
申请日：2022-09-15
申请人： 安徽工程大学
摘要： 本发明涉及一种基于K视界的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，S1、创建机器人工作环境地图起始点与目标点；S2、初始化节点实际视界矩阵v_matrix；S3迭代开始：S3.1、将第i只蚂蚁放至起点寻路；S3.2、根据公式(1)计算节点的选择概率，用轮盘赌法选择下一节点并移动；S3.4、若所有蚂蚁都完成寻路任务，S3.5、更新信息素浓度矩阵；S3.6、判断当代最优路径长度lb是否小于Lb，更新Lb与nodeb为当代最优解；S3.7、以nodeb节点列表为依据，用式(2)和式(3)对所有节点的实际视界进行更新；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数；S4、循环T代后输出全局最优解。视界使蚂蚁有效排除无效选项，提高算法解决问题的效率。
-
公开(公告)号：CN115981307A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211544044.1
申请日：2022-12-03
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开一种基于改进非洲野狗算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、生成初始种群；S2、计算种群适应度；S3、野狗执行围攻行为；S4、野狗执行追捕行为；S5、野狗执行食腐行为；S6、检测野狗个体的新位置是否优于原位置，更新位置信息；S7、计算出需要执行求生行为的个体，并将该部分个体计算新位置；S8、否达到最大循环次数，输出最优野狗个体最优路径信息。本发明的有益效果是，采取本发明新型策略的改进非洲野狗算法在解决移动机器人路径规划的效果明显，整体性能优于基本非洲野狗算法及其他改进蚁群优化算法。
-
公开(公告)号：CN115933656A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211543798.5
申请日：2022-12-03
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明公开一种基于IHS‑SFLA算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：S1、算法参数初始化，如最大迭代次数T、青蛙种群大小M、石块数量Mt、青蛙位置维度d、起点终点、距离导向因子、音调微调带宽、音调微调概率；S2、初始化青蛙种群位置；S3、将所有青蛙按照位置从优到劣分配到石块上；S4、取出第i个石块上的所有青蛙更新位置最劣的青蛙；S5、i是否等于最大石块数量，若是，则执行S6，否则，令i=i+1，执行S4；S6、更新全局位置优的青蛙的位置；S7、达到最大迭代次数，若是，则执行S8，否则，迭代次数+1，执行S3；S8、输出全局最优路径。本发明比传统SFLA算法以及其他启发式算法具备明显优势。
-
公开(公告)号：CN115344050A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211120498.6
申请日：2022-09-15
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明设计一种基于改进的聚类算法堆垛机路径规划方法，S1、初始化算法相关参数与数据；S2、根据式(1)将所有节点映射到时间域中；S3、根据式(2)计算所有出库任务相对入库任务的时间尺度距离Lt；S4、根据所得Lt数据将所有出库任务聚类于最近的聚类中心；S5、检测是否存在分配冲突的类，S6、取出一组存在冲突的类进行下述冲突消除操作；S7、计算该类中所有出库任务与其他聚类中心的Lt；S8、找到Lt结果中最小的对应出库任务节点，并分配给相应的新聚类中心，将旧聚类中心添加进该节点的禁忌表中；S9、输出聚类结果完成路径规划任务。本发明在解决堆垛机路径规划上的效果明显，规划速度明显优于穷举算法、启发式算法以及其他文献改进算法。
-
公开(公告)号：CN115328161A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211120479.3
申请日：2022-09-15
申请人： 安徽工程大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明涉及一种基于K视界的改进蚁群算法的焊接机器人路径规划方法，S1、创建机器人工作环境地图起始点与目标点；S2、初始化节点实际视界矩阵v_matrix；S3迭代开始：S3.1、将第i只蚂蚁放至起点寻路；S3.2、根据公式(1)计算节点的选择概率，用轮盘赌法选择下一节点并移动；S3.4、若所有蚂蚁都完成寻路任务，S3.5、更新信息素浓度矩阵；S3.6、判断当代最优路径长度lb是否小于Lb，更新Lb与nodeb为当代最优解；S3.7、以nodeb节点列表为依据，用式(2)和式(3)对所有节点的实际视界进行更新；S3.6、若当前迭代次数小于最大迭代次数；S4、循环T代后输出全局最优解。视界使蚂蚁有效排除无效选项，提高算法解决问题的效率。
-
公开(公告)号：CN118963333A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410476820.1
申请日：2024-04-19
申请人： 安徽工程大学
摘要： 本发明涉及一种基于IBA*‑DWA融合算法的机器人路径规划，包括：S1、初始化相关参数；S2、根据改进后的启发函数同时开始前向和后向搜索，从相遇点开始，提取出完整的路径；S6、从改进后双向A*算法得到的完整路径中提取出关键节点；S9、对于每个候选速度，计算机器人制动距离打分，根据机器人动态模型和避障策略，以评价函数公式评估生成的轨迹的优劣，从评估后的轨迹中选择最优轨迹作为机器人要执行的行动；S10、模拟机器人在环境中的移动更新其状态，动态更新障碍物的位置；S11、记录机器人轨迹判断是否到达终点，如果是停止仿真。本发明解决了机器人陷入局部最优无法到达终点的问题，提高路径质量，降低机器人的能耗。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
17 条记录 (耗时 0.061 秒)
