上海工程技术大学电子电气工程学院
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杨俊磊, 段倩倩. 基于Maklink路径规划混合定位算法研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):62-65.
基于Maklink路径规划混合定位算法研究[J]. 2022, (2): 62-65.
杨俊磊, 段倩倩. 基于Maklink路径规划混合定位算法研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(2):62-65. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0062-04.
基于Maklink路径规划混合定位算法研究[J]. 2022, (2): 62-65. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)02-0062-04.
为了提高含有障碍物下的路径规划的质量和效率
保证遍历节点少且路径短
提出了一种混合定位算法。算法融合了粒子群算法选择最佳位置的优越性
以提高蚁群算法蚂蚁所在节点与盲节点间距离估计的精度和搜寻速度;根据蚁群算法通过信息素浓度选择遍历节点的特点
规划节点与盲节点之间的最短距离
以增强蚁群信息素的浓度值
提高收敛速度
规划最短路径。实验表明:在不同规模障碍物区域路径搜寻过程中
采用混合定位算法规划路径优于文中其他两种算法
规划路径最短
效率最高。
为了提高含有障碍物下的路径规划的质量和效率
保证遍历节点少且路径短
提出了一种混合定位算法。算法融合了粒子群算法选择最佳位置的优越性
以提高蚁群算法蚂蚁所在节点与盲节点间距离估计的精度和搜寻速度;根据蚁群算法通过信息素浓度选择遍历节点的特点
规划节点与盲节点之间的最短距离
以增强蚁群信息素的浓度值
提高收敛速度
规划最短路径。实验表明:在不同规模障碍物区域路径搜寻过程中
采用混合定位算法规划路径优于文中其他两种算法
规划路径最短
效率最高。
基于A * 算法在蜂巢栅格地图中的路径规划研究 [J]. 陶哲,高跃飞,郑天江,李俊杰,李保在. 中北大学学报(自然科学版) . 2020(04)
基于改进蚁群算法的汽车避障路径规划 [J]. 赵又群,闫茜,葛召浩,李海青. 重庆理工大学学报(自然科学) . 2020(04)
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划 [J]. 赵静,汤云峰,蒋国平,徐丰羽,丁洁. 南京邮电大学学报(自然科学版) . 2019(06)
基于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划 [J]. 王雷,石鑫. 南京理工大学学报 . 2019(06)
基于混合层次包围盒碰撞算法的改进 [J]. 李玉虎,王宗彦. 华东交通大学学报 . 2019(06)
改进粒子群算法的移动机器人路径规划 [J]. 韩仪洒,张莉,谭海燕,薛旭璐,郭瑞鸿,郭倩. 西安工程大学学报 . 2019(05)
基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法 [J]. 刘学芳,曾国辉,刘瑾. 传感器与微系统 . 2019(10)
基于多目标蝗虫优化算法的移动机器人路径规划 [J]. 黄超,梁圣涛,张毅,张杰. 计算机应用 . 2019(10)
基于改进蚁群算法的AGV路径研究 [J]. 何成伟,茅健. 物流科技 . 2019(03)
基于改进Dijkstra算法的移动机器人路径规划 [J]. 王旭,刘毅,李国燕. 天津城建大学学报 . 2018(05)
基于Maklink图和遗传算法的改航路径规划方法研究 [J]. 王飞,王红勇. 交通运输系统工程与信息 . 2014(05)
无线传感器网络中的节点定位算法研究 [D]. 董海俊. 西安电子科技大学 2017
MATLAB智能算法30个案例分析[M]. 北京航空航天大学出版社 , 郁磊, 2015
Path planning for intelligent robot based on switching local evolutionary PSO algorithm [J] . Nianyin Zeng,Hong Zhang,Yanping Chen,Binqiang Chen,Yurong Liu. Assembly Automation . 2016 (2)
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