| 采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法 |
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| 引用本文： | 毛行标,成伟华.采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法[J].科技通报,2014(10). |
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| 作者姓名： | 毛行标 成伟华 |
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| 作者单位： | 顺德职业技术学院电子与信息工程学院,广东佛山,528300 |
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| 基金项目： | 2013顺德产学研重点资金资助项目(2013CYX01)。 |
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| 摘 要： | 针对传统的蚁群算法设计机器人避障路径规划,自适应能力差,全局优化能力和搜索速度不好的问题,在传统算法的基础上,提出一种采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法。提出构建模型主体的行为规则和避障规则,通过在栅格环境中设置量子遗传进化的多个有效的行为规则,设计了信息素更新的奖惩规则,修改其路径上的信息素,改变量子本身携带的信息素,得到优化避障最小距离。最终获得了复杂环境下的最优路径。仿真实验表明采用该算法进行机器人避障路径规划,在未知复杂环境下能够快速地规划出安全的优化路径,机器人避障路径规划具有很好的自适应性,相比传统的蚁群算法,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。
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| 关 键 词： | 格栅建模 机器人 避障 量子 |
Algorithm of Obstacle Avoidance Path Planning Based on Rewards and Punishment Rules Grid Modeling |
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| Mao Xingbiao,Cheng Weihua.Algorithm of Obstacle Avoidance Path Planning Based on Rewards and Punishment Rules Grid Modeling[J].Bulletin of Science and Technology,2014(10). |
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| Authors: | Mao Xingbiao Cheng Weihua |
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| Keywords: | grid modeling robot obstacle avoidance quantum |
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