| 联合势场与蚁群算法的机器人路径规划 |
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| 引用本文： | 赵娜,陈越峰. 联合势场与蚁群算法的机器人路径规划[J]. 火力与指挥控制, 2021, 46(7): 39-44. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.07.008 |
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| 作者姓名： | 赵娜 陈越峰 |
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| 作者单位： | 辽东学院机械电子工程学院,辽宁 丹东 118000;辽东学院机械电子工程学院,辽宁 丹东 118000;华北理工大学矿业工程学院,河北 唐山 063210 |
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| 摘 要： | 针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交...
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| 关 键 词： | 路径规划 地图栅格化 改进人工势场 蚁群算法 自适应信息素更新 |
Robot Path Planning Algorithm Based on Combination of Improved Potential Field and Ant Colony Algorithm |
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| ZHAO Na,CHEN Yue-feng. Robot Path Planning Algorithm Based on Combination of Improved Potential Field and Ant Colony Algorithm[J]. Fire Control & Command Control, 2021, 46(7): 39-44. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.07.008 |
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| Authors: | ZHAO Na CHEN Yue-feng |
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