基于改进的烟花-蚁群算法和B样条曲线的农业机器人路径规划

摘要：

根据蚁群算法收敛速度较慢,易陷入局部最优等问题,提出了一种改进烟花-蚁群(improved fireworks-ant colony algo-rithm,IFWA-ACO)混合算法,解决静态环境下农业机器人的路径规划问题,首先针对基本烟花的交互机制和选择策略做出改进,提出爆炸与迁移相结合的策略以及密度峰值火花、探测火花概念,提升烟花算法寻找最优解的能力,然后把改进烟花算法得到的最短路径作换算成蚁群算法中的信息素加强值,从而避免蚁群盲目搜索,最后采用B样条插值方法进行曲线化拟合,生成平滑路径,有利于机器人平稳行进.试验仿真结果表明,IFWA-ACO算法能快速的规划出机器人的最优路径,降低农业机器人能耗,提高工作效率.

关键词：农业机器人、路径规划、交互机制、选择策略、B样条曲线

所属期刊栏目：21

分类号：TP242.3(自动化技术及设备)

资助基金：天津市科技支撑计划重点项目18YFZCNC01120

在线出版日期：2021-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2730-2736