动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划(2)

模型中,相邻栅格中心点之间的距离不是 2是 144,就 .11差别很小,趋近引导作用并不明显.了使离目标为栅格距离较近栅格的转移概率更大,文将下一个可选择栅格 g与最终目标栅格 g之间距离的倒数本

1D,和某个常数 c C>1的乘积作为距离启发式信息,/ ( )即取 ():C D .￡/ ( )用" 3轮盘赌"方法选择下一个栅格蚂蚁从当前栅格转移到下一栅格,如果总是在可选择的栅格中选取转移概率的最大者,就会使算法失去随机性,而陷入局部最优解.从为解决此问题,采用"轮盘赌"方法,这些待选栅格的转移概率作累积将概率统计,后产生一个 0—1间的随机小数,随机数落入哪一个累积概率中,累积概率对应的栅格然之该该就作为下一个被选栅格 .

( )对搜索成功蚂蚁的路径的修正处理. 4将蚂蚁在两相邻栅格之间可能会多走的弯曲路径"直"可进一步缩短路径长度.拉,

( )每轮循环结束后仅对最优蚂蚁所走路径上的信息素浓度进行加强. 5 在式 ( )中, 4取本次循环中最优蚂蚁的序号,即最优蚂蚁走过的路径长度. 因为每次循环仅保留最优解,而加快了算法的收敛速度.从 2 2算法步骤 . S e 初始化循环次数 n出, tp1 最大循环次数,,始栅格序号 s r i, v起 t t d目标栅格序号 e d d当 a— n—i,

前全局最短路径长度 sotsln及各相邻栅格中心点连线上的初始信息量 7( )随机产生被静态障碍 hr t以 e e I0; ,物占据的栅格序号 (态障碍物数目大约为总栅格数目的 15 .静/)S e 将 m只蚂蚁放置在起始栅格上, tp2对所有蚂蚁置初始 T b (,起始栅格设为每只蚂蚁的当 a u )将前栅格 g( i=0,,…,一1;始化本次循环中当前最短路径长度 sotr n,本次循环中当前已经 12, m )初 hr l令 ee到达目标栅格的蚂蚁数目 ra h u=0 ecn m .一

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机器人技术 路径 算法

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南京师范大学学报 (工程技术版 )

第 6卷第 3期 (0 6年 ) 20

Se 若 nw小于~, Se4, tp3 cl e 转 tp否则转 Se9 tp .S e m只蚂蚁开始同时寻找下一栅格 .据改进后的式 ( ) tp4根 2依次计算从 g到每一个待选栅格的相 应转移概率,采用轮盘赌方法得到下一个行进栅格 g '并 . Se 将栅格 g tp5,的序号加入第 i只蚂蚁的路径表,同时更新蚂蚁 i当前已走

路径长度. g若不是目

标栅格, Se 6若 g是目标栅格,更新 ra h u同时停止其他还未到达目标栅格的蚂蚁的搜索行转 tp;,则 e c n m,为,再对所有搜索成功的蚂蚁走过的路径进行一定的修正处理 (蚂蚁在两相邻栅格之间所走的弯曲路将径拉直 )更新全局最短路径.,

S e 若 ra h u=0则令 g tp6 een m,=g转 se4; ra h u>0转 Se7 , tp若 e c n m, tp . Se 本轮寻径结束, tp7根据式 ( )和式 ( )各条路径上的信息量进行衰减,只对本轮寻径中最 3 4对并

优蚂蚁所走路径上的信息量浓度进行增强. Se 清空每只蚂蚁保存的路径表, tp8相应路径长度置为 0;…加 1转 Se2 n, tp .Se 输出全局最短路径及其长度, tp9算法结束.

3基于滚动窗口的局部避碰规划 机器人在第 2节规划出的全局优化路径上行进的过程中,随机地遇到会运动方向和速度未知的动态障碍物 .因此,机器人每行进一步,都需用传感器

初始化传感器参数

更新机器人与动态障碍物的当前运动信息

\机器人是否到达目标点>—是达/ —一l l0 J

探测其感应范围内的环境信息,若有动态障碍物,则测出其方向,度,速预测其运动轨迹,此进行动态局部避碰据

>

规划.局部避碰规划的算法流程如图 3所示,原理和方法如下所述:其 3 1基于滚动窗口的环境探测与碰撞 .预测

L s Ye

雷 臣因群算法在当前位置和局部子目标之间重新规划一条局部无碰路径机器人按当前规划好的全局路径行进到下一步

芝

3 1 1局部窗口内环境信息的探测 . .

将碰撞点所在位置设置成临时静 I发生交叉碰撞态障碍物,取局部子目标,将选用蚁

机器人每走一步,只能通过传感器

机器人在原地等待障碍物先通过碰撞点

探知以当前位置为中心点,为半径区 r域内的环境信息:方面是全局静态环一机器人按原先规划好的全局路径行进到下一步

境信息向该区域的映射,另一方面是未知动态障碍物的运动信息 (包括动态障碍物的当前位置,动方向,度 )运速 .3 12机器人与动态障碍物相碰的预测 . .

图 3局部避碰规划流程图

设机器人从当前栅格到达下一个栅格所用的时间为△,￡首先要对△内两者线段轨迹的相对位置进行￡预测 .再进一步判断两者是否有碰撞的可能性.机器人

和动态障碍物轨迹的相交点的位置只可能包括栅格的中心点,格边界的中心点和栅格的顶点 3种情况,以在保留两者运动轨迹时,成两个分别描述△栅所生 f内两者轨迹状态的点集,了起点和终点,除点集中的其他点只取在线段轨迹上属于上述 3种情况的点.于是,两者线段轨迹相对位置的预测问题就转化为对于 2个轨迹点集是否有交集的判断.对具体判断过程如下:

( )若两者线段轨迹无交集, 1则在△内机器人和动态障碍物不会发生碰撞.￡( )若两者线段轨迹有交集, 2则存在碰撞的可能性,一步判断两者的运动方向:进 C s 若运动方向相反,机器人和动态障碍物必定发生正面碰撞; a e1则

C s 若运动方向相同,取出交集中的每个特定点, ae2再分别计算机器人和动态障碍物到达该点的时间,将两个时间的差值 I一t和时间容限进行比较 (并 t .I设机器人到达轨迹交点的时间为 t动态障 ,一

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机器人技术 路径 算法

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谢园圃,:态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划等动

碍物到达轨迹交点的时间为 t令 T:ma ( V D ): xD/ / )若 It n—t I<T则必定发生动态障碍物后撞机器人的情况: o ,,,

若 It 一t .I>T则两者不会发生碰撞.,

C s 其余情况下,器人和动态障碍物的运动方向呈 4 .9 . 15 ae 3机 5,0或 3 .角轨迹仅有一个交点,再将机器人和动态障碍物到达该点的时间差 I一t t .I和规定时间容限 r进行比较:,,

若 It oI<T则机器人和动态障碍物必定发生侧面相撞; —t ,若 I—f I f o>T则两者不会发生碰撞,当 t>t,态障碍物先通过轨迹交点当 t<t时, ,且 o时动 .机器人先通过轨迹交点.,

3 2针对各种预测情况的局部避碰措施 . ( )若预测到将要发生机器人后撞动态障碍物或两者正面相撞的情况时, 1机器人必须放弃原行进计

划,即时生成局部子目标,并将碰撞点所在栅格设置为临时静态障碍物,后采用蚁群算法在当前位置与然局部子目标之间重新规划出一条局部避碰路径,以替代原有路径. ①局部子目标的确定:最终目标点在滚动窗口之内,若则最终目标点即为局部子目标点;最终目标若

点不在滚动窗口之内,则在理论上利用启发式函数lP厂 )=g P+ P来选取使厂P最小的窗口边界 ( ( ) ( ) ()点 P作为局部子目标,中 g( )为机器人从当前位置行进到 P的代价, p

其 P ( )为从 P行进到最终目标点的代价,在本文中则选取原规划路径与滚动窗口边界的相交点作为局部子目标点 . ②临时静态障碍物的设置:为保证重新规划的局部路径不会经过原先预测到的碰撞点需要在重新规划路径之前将这些碰撞点所在的栅格设置为临时的静态障碍物,以便在使用蚁群算法寻径的过程中能,

有效避开这些碰撞点.

( )预测到将要发生机器人和动态障碍物侧面相撞的情况时,器人只需在原地等待 A后再按 2若机 t,

照原规划路径行进 . ( )预测到机器人与动态障碍物不会发 …… 此处隐藏：3308字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……