第10卷第1期 智能系统学报 Vol.10 No.1 2015年2月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Feb.2015 D0I:10.3969/j.issn.1673-4785.201311018 网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20150113.1130.005.html 改进蚁群算法及其在机器人避障中的应用 裴振兵1，陈雪波2 （1.辽宁科技大学电子与信息工程学院，辽宁鞍山114051：2.辽宁科技大学研究生院，辽宁鞍山114051) 摘要：提出了一种改进蚁群算法.首先针对蚁群算法在构造解过程中收敛速度慢且容易陷入局部最优，提出了在 蚁群搜索路径过程中，通过建立α（信息素启发式因子）和B(期望启发式因子)的互锁关系，动态自适应调整α、B: 其次针对蚁群算法在面对凹形障碍物易陷入死锁，降低搜索效率，提出了广义信息素更新规则：最后利用栅格法进 行静态已知环境建模，通过不同规模TS的仿真验证了该方法的可行性和有效性，同时将其应用到机器人避障并 取得了较好实验效果。 关键词：改进蚁群算法；互锁：机器人；避障：栅格法；建模；凹形障碍物：死锁 中图分类号：TP242文献标志码：A文章编号：1673-4785(2015)01-0090-07 中文引用格式：裴振兵，陈雪波.改进蚊群算法及其在机器人避障中的应用[J].智能系统学报，2015,10(1)：90-96. 英文引用格式：PEI Zhenbing,CHEN Xuebo..mproved ant colony algorithm and its application in obstacle avoidance for robot[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems,2015,10(1):90-96. Improved ant colony algorithm and its application in obstacle avoidance for robot PEI Zhenbing',CHEN Xuebo2 (1.School of Electronics and Information Engineering,Liaoning University of Science and Technology,Anshan 114051,China;2. Graduate school,Liaoning University of Science and Technology,Anshan 114051,China) Abstract:An improved ant colony algorithm is proposed in this paper.Firstly,in order to overcome the demerits of the ant colony algorithm,such as low convergence speed and easy to get into the local optimum,o and B are dy- namically adaptively adjusted by establishing an interlock between alpha (pheromone heuristic factor)and beta (expected heuristic factor)in the searching route process of ant colony.Secondly,in order to prevent the ant colo- ny algorithm from falling into deadlock when facing concave obstacles,which decreases search efficiency,an up- date rule of the generalized pheromone is proposed.Finally,static modeling for a known environment is conducted by the grid method.The simulation experiments showed that with different scales of TSP,the improved ant colony algorithm is feasible and efficient.In addition,this algorithm is applied to the obstacle avoidance of robots and the results are effective. Keywords:improved ant colony optimization;interlock;robots;obstacle avoidance;grid method;modeling;con- cave obstacle:deadlock 路径规划是移动机器人领域中一个重要的研究 为，意大利学者Dorigo M等于1991年在法国巴黎召 方向，而在面对各种障碍的环境中，如何成功地避开 开的第一届欧洲人工生命会议(European Conference 障碍物寻找一条最优路径，又是机器人路径规划中 on Artificial Lif,.ECAL)上最早提出了一种新型的仿 的重要研究课题。根据蚂蚁“寻找食物”的群体行 生算法一蚁群算法山，蚁群搜索食物的过程与机 器人路径规划有着惊人的相似，都是寻找一条从起 收稿日期：2013-11-07.网络出版日期：2015-01-13. 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60874017). 始点到终点避障的最优路径。蚁群算法固然具有分 通信作者：陈雪波.E-mail:xuebochen(@126.com. 布式并行计算机制、易于与其他方法结合、具有较强第 员园 卷第 员 期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 摇摇摇 智 能 系 统 学 报摇摇摇摇摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 灾燥造援员园 翼援员 圆园员缘 年 圆 月摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 悦粤粤陨 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨灶贼藻造造蚤早藻灶贼 杂赠泽贼藻皂泽 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 云藻遭援 圆园员缘 阅韵陨院员园援猿怨远怨 辕 躁援蚤泽泽灶援员远苑猿鄄源苑愿缘援圆园员猿员员园员愿 网络出版地址院澡贼贼责院 辕 辕 憎憎憎援糟灶噪蚤援灶藻贼 辕 噪糟皂泽 辕 凿藻贼葬蚤造 辕 圆猿援员缘猿愿援栽孕援圆园员缘园员员猿援员员猿园援园园缘援澡贼皂造 改进蚁群算法及其在机器人避障中的应用 裴振兵员 袁陈雪波圆 渊员援辽宁科技大学 电子与信息工程学院袁辽宁 鞍山 员员源园缘员曰圆援 辽宁科技大学 研究生院袁辽宁 鞍山 员员源园缘员冤 摘 要院提出了一种改进蚁群算法援 首先针对蚁群算法在构造解过程中收敛速度慢且容易陷入局部最优袁 提出了在 蚁群搜索路径过程中袁 通过建立 琢渊信息素启发式因子冤和 茁渊期望启发式因子冤的互锁关系袁动态自适应调整 琢尧茁曰 其次针对蚁群算法在面对凹形障碍物易陷入死锁袁 降低搜索效率袁 提出了广义信息素更新规则曰 最后利用栅格法进 行静态已知环境建模袁 通过不同规模 栽杂孕 的仿真验证了该方法的可行性和有效性袁 同时将其应用到机器人避障并 取得了较好实验效果遥 关键词院改进蚁群算法曰互锁曰机器人曰避障曰栅格法曰建模曰凹形障碍物曰死锁 中图分类号院栽孕圆源圆 摇 文献标志码院粤摇 文章编号院员远苑猿鄄源苑愿缘渊圆园员缘冤园员鄄园园怨园鄄园苑 中文引用格式院裴振兵袁陈雪波援改进蚁群算法及其在机器人避障中的应用咱允暂援 智能系统学报袁 圆园员缘袁 员园渊员冤 院 怨园鄄怨远援 英文引用格式院孕耘陨 在澡藻灶遭蚤灶早袁悦匀耘晕 载怎藻遭燥援 陨皂责则燥增藻凿 葬灶贼 糟燥造燥灶赠 葬造早燥则蚤贼澡皂 葬灶凿 蚤贼泽 葬责责造蚤糟葬贼蚤燥灶 蚤灶 燥遭泽贼葬糟造藻 葬增燥蚤凿葬灶糟藻 枣燥则 则燥遭燥贼咱允暂援 悦粤粤陨 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨灶贼藻造造蚤早藻灶贼 杂赠泽贼藻皂泽袁 圆园员缘袁 员园渊员冤 院 怨园鄄怨远援 陨皂责则燥增藻凿 葬灶贼 糟燥造燥灶赠 葬造早燥则蚤贼澡皂 葬灶凿 蚤贼泽 葬责责造蚤糟葬贼蚤燥灶 蚤灶 燥遭泽贼葬糟造藻 葬增燥蚤凿葬灶糟藻 枣燥则 则燥遭燥贼 孕耘陨 在澡藻灶遭蚤灶早员 袁悦匀耘晕 载怎藻遭燥圆 渊员援 杂糟澡燥燥造 燥枣 耘造藻糟贼则燥灶蚤糟泽 葬灶凿 陨灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶 耘灶早蚤灶藻藻则蚤灶早袁 蕴蚤葬燥灶蚤灶早 哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠 燥枣 杂糟蚤藻灶糟藻 葬灶凿 栽藻糟澡灶燥造燥早赠袁 粤灶泽澡葬灶 员员源园缘员袁 悦澡蚤灶葬曰 圆援 郧则葬凿怎葬贼藻 泽糟澡燥燥造袁 蕴蚤葬燥灶蚤灶早 哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠 燥枣 杂糟蚤藻灶糟藻 葬灶凿 栽藻糟澡灶燥造燥早赠袁 粤灶泽澡葬灶 员员源园缘员袁 悦澡蚤灶葬冤 粤遭泽贼则葬糟贼院粤灶 蚤皂责则燥增藻凿 葬灶贼 糟燥造燥灶赠 葬造早燥则蚤贼澡皂 蚤泽 责则燥责燥泽藻凿 蚤灶 贼澡蚤泽 责葬责藻则援 云蚤则泽贼造赠袁 蚤灶 燥则凿藻则 贼燥 燥增藻则糟燥皂藻 贼澡藻 凿藻皂藻则蚤贼泽 燥枣 贼澡藻 葬灶贼 糟燥造燥灶赠 葬造早燥则蚤贼澡皂袁 泽怎糟澡 葬泽 造燥憎 糟燥灶增藻则早藻灶糟藻 泽责藻藻凿 葬灶凿 藻葬泽赠 贼燥 早藻贼 蚤灶贼燥 贼澡藻 造燥糟葬造 燥责贼蚤皂怎皂袁 琢 葬灶凿 茁 葬则藻 凿赠鄄 灶葬皂蚤糟葬造造赠 葬凿葬责贼蚤增藻造赠 葬凿躁怎泽贼藻凿 遭赠 藻泽贼葬遭造蚤泽澡蚤灶早 葬灶 蚤灶贼藻则造燥糟噪 遭藻贼憎藻藻灶 葬造责澡葬 渊 责澡藻则燥皂燥灶藻 澡藻怎则蚤泽贼蚤糟 枣葬糟贼燥则冤 葬灶凿 遭藻贼葬 渊 藻曾责藻糟贼藻凿 澡藻怎则蚤泽贼蚤糟 枣葬糟贼燥则冤 蚤灶 贼澡藻 泽藻葬则糟澡蚤灶早 则燥怎贼藻 责则燥糟藻泽泽 燥枣 葬灶贼 糟燥造燥灶赠援 杂藻糟燥灶凿造赠袁 蚤灶 燥则凿藻则 贼燥 责则藻增藻灶贼 贼澡藻 葬灶贼 糟燥造燥鄄 灶赠 葬造早燥则蚤贼澡皂 枣则燥皂 枣葬造造蚤灶早 蚤灶贼燥 凿藻葬凿造燥糟噪 憎澡藻灶 枣葬糟蚤灶早 糟燥灶糟葬增藻 燥遭泽贼葬糟造藻泽袁 憎澡蚤糟澡 凿藻糟则藻葬泽藻泽 泽藻葬则糟澡 藻枣枣蚤糟蚤藻灶糟赠袁 葬灶 怎责鄄 凿葬贼藻 则怎造藻 燥枣 贼澡藻 早藻灶藻则葬造蚤扎藻凿 责澡藻则燥皂燥灶藻 蚤泽 责则燥责燥泽藻凿援 云蚤灶葬造造赠袁 泽贼葬贼蚤糟 皂燥凿藻造蚤灶早 枣燥则 葬 噪灶燥憎灶 藻灶增蚤则燥灶皂藻灶贼 蚤泽 糟燥灶凿怎糟贼藻凿 遭赠 贼澡藻 早则蚤凿 皂藻贼澡燥凿援 栽澡藻 泽蚤皂怎造葬贼蚤燥灶 藻曾责藻则蚤皂藻灶贼泽 泽澡燥憎藻凿 贼澡葬贼 憎蚤贼澡 凿蚤枣枣藻则藻灶贼 泽糟葬造藻泽 燥枣 栽杂孕袁 贼澡藻 蚤皂责则燥增藻凿 葬灶贼 糟燥造燥灶赠 葬造早燥则蚤贼澡皂 蚤泽 枣藻葬泽蚤遭造藻 葬灶凿 藻枣枣蚤糟蚤藻灶贼援 陨灶 葬凿凿蚤贼蚤燥灶袁 贼澡蚤泽 葬造早燥则蚤贼澡皂 蚤泽 葬责责造蚤藻凿 贼燥 贼澡藻 燥遭泽贼葬糟造藻 葬增燥蚤凿葬灶糟藻 燥枣 则燥遭燥贼泽 葬灶凿 贼澡藻 则藻泽怎造贼泽 葬则藻 藻枣枣藻糟贼蚤增藻援 运藻赠憎燥则凿泽院蚤皂责则燥增藻凿 葬灶贼 糟燥造燥灶赠 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶曰 蚤灶贼藻则造燥糟噪曰 则燥遭燥贼泽曰 燥遭泽贼葬糟造藻 葬增燥蚤凿葬灶糟藻曰 早则蚤凿 皂藻贼澡燥凿曰 皂燥凿藻造蚤灶早曰 糟燥灶鄄 糟葬增藻 燥遭泽贼葬糟造藻曰 凿藻葬凿造燥糟噪 收稿日期院圆园员猿鄄员员鄄园苑援 摇 网络出版日期院圆园员缘鄄园员鄄员猿 援 基金项目院国家自然科学基金资助项目渊远园愿苑源园员苑冤援 通信作者院陈雪波援 耘鄄皂葬蚤造院曾怎藻遭燥糟澡藻灶岳 员圆远援糟燥皂援 摇 摇 路径规划是移动机器人领域中一个重要的研究 方向袁而在面对各种障碍的环境中袁如何成功地避开 障碍物寻找一条最优路径袁又是机器人路径规划中 的重要研究课题遥 根据蚂蚁野寻找食物冶 的群体行 为袁意大利学者 阅燥则蚤早燥 酝 等于 员怨怨员 年在法国巴黎召 开的第一届欧洲人工生命会议渊耘怎则燥责藻葬灶 悦燥灶枣藻则藻灶糟藻 燥灶 粤则贼蚤枣蚤糟蚤葬造 蕴蚤枣袁 耘悦粤蕴冤上最早提出了一种新型的仿 生算法要要要蚁群算法咱员暂 袁 蚁群搜索食物的过程与机 器人路径规划有着惊人的相似袁都是寻找一条从起 始点到终点避障的最优路径遥 蚁群算法固然具有分 布式并行计算机制尧易于与其他方法结合尧具有较强