【摘 要】
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为了得到多机器人系统在无碰撞前提下的较优路径,设计了分层协同规划系统.该系统包括3个子模块,分别为全局最优路径规划模块、碰撞检测模块和避撞模块.在全局路径规划方面,在蚁群算法中加入了多子群并行搜索策略和基于信息素的子群经验交流策略,提出了基于并行排序蚁群算法的路径规划方法.在碰撞检测方面,提出了三维时空状态图的概念,基于机器人路径栅格在三维时空状态图的分布给出了碰撞检测结果.在避撞方面,建立了避撞的博弈论模型,基于博弈论得到了集体代价最小的避撞策略.在30 m×30 m的复杂栅格环境中验证,并行排序蚁群算
【机 构】
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无锡工艺职业技术学院机电与信息工程学院,无锡214200
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为了得到多机器人系统在无碰撞前提下的较优路径,设计了分层协同规划系统.该系统包括3个子模块,分别为全局最优路径规划模块、碰撞检测模块和避撞模块.在全局路径规划方面,在蚁群算法中加入了多子群并行搜索策略和基于信息素的子群经验交流策略,提出了基于并行排序蚁群算法的路径规划方法.在碰撞检测方面,提出了三维时空状态图的概念,基于机器人路径栅格在三维时空状态图的分布给出了碰撞检测结果.在避撞方面,建立了避撞的博弈论模型,基于博弈论得到了集体代价最小的避撞策略.在30 m×30 m的复杂栅格环境中验证,并行排序蚁群算法规划路径的目标函数平均值比传统蚁群算法减小了5.25％,比改进蚁群算法减小了3.66％,验证了并行排序蚁群算法在全局路径规划中的优越性.在20 m×20 m栅格环境中利用4个机器人进行避撞策略检测,从结果可以看出,基于博弈论的避撞策略可以有效避免机器人间的碰撞,实现机器人的安全行驶.
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