三维环境中机器人路径规划方法研究

任鑫磊; 徐坚磊; 陈海辉; 张行; 胡燕海

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)08-0041-04

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三维环境中机器人路径规划方法研究

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 三维环境中机器人路径规划方法研究
- 三维环境中机器人路径规划方法研究
- 传感器与微系统 2022年第8期页码：41-44
- 作者机构：
  
  宁波大学机械工程与力学学院 2. 宁波航工智能装备有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)08-0041-04
  中图分类号： TP242
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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任鑫磊, 徐坚磊, 陈海辉, 等. 三维环境中机器人路径规划方法研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(8):41-44.

三维环境中机器人路径规划方法研究[J]. 2022, (8): 41-44.
任鑫磊, 徐坚磊, 陈海辉, 等. 三维环境中机器人路径规划方法研究[J]. 传感器与微系统, 2022,(8):41-44. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)08-0041-04.

三维环境中机器人路径规划方法研究[J]. 2022, (8): 41-44. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)08-0041-04.

摘要

针对三维未知环境中的机器人路径规划问题研究，提出一种基于改进人工蜂群算法的路径规划方法。首先，在传统人工蜂群算法中引入正态分布思想优化蜜源初始化分布，提高初始化的目的性，为后续搜索提供精度保证。其次，优化迭代过程中蜜源位置更新方式，构建蜜源中心领域范围内搜索新蜜源的数学模型。采用MATLAB软件曲面网格划分，构建三维未知环境模型。然后，通过MATLAB软件仿真，将改进人工蜂群算法与传统人工蜂群算法和蚁群算法相比较，发现改进人工蜂群算法程序运行时间更短、陷入局部最优次数更少，求解精度更高，并验证了本文提出方法的可行性。

Abstract

关键词

Keywords

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基于天牛须蜂群PID算法的闪蒸罐压力控制 [J]. 程宗政,施一萍,刘瑾,吕晨悦,张金立. 传感器与微系统 . 2021(09)

基于背向障碍物搜索A * 算法的平滑路径规划 [J]. 乔云侠,王庆,阳媛,张益. 传感器与微系统 . 2020(08)

基于改进D * 算法的室内移动机器人路径规划 [J]. 王帅军,胡立坤,王一飞. 计算机工程与设计 . 2020(04)

一种改进的机器人路径优化算法 [J]. 闫雪超,童东兵,陈巧玉. 传感器与微系统 . 2020(02)

基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划 [J]. 刘宁宁,王宏伟. 电测与仪表 . 2020(01)

基于改进蚁群算法的输电线路路径规划关键技术 [J]. 谢景海,苏东禹,卢诗华,贾祎轲,孙密,郭嘉. 电测与仪表 . 2020(04)

改进人工鱼群算法的机器人点对点路径规划 [J]. 张雷. 机械设计与制造 . 2019(01)

基于群集智能的CRF与规则结合的中文地址抽取 [J]. 汪闯闯,姬东鸿. 计算机应用研究 . 2015(03)

改进人工蜂群算法 [J]. 毕晓君,王艳娇. 哈尔滨工程大学学报 . 2012(01)

基于Boltzmann选择的人工蜂群KFCM算法 [J]. 赵小强,张守明. 兰州理工大学学报 . 2011(01)

未知环境下自主机器人的地图构建及路径规划 [D]. 聂震. 上海应用技术大学 2021

增强寻优能力的改进人工蜂群算法 [D]. 韩晓晶. 重庆大学 2014

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