基于粗糙集和蚁群算法的机器人路径规划研究

摘要：

针对移动机器人路径规划的难题,提出了一种基于粗糙集理论和蚁群算法混合的机器人路径规划方法,用来提高机器人路径规划的速度和精确度.首先利用粗糙集理论获得机器人路径的决策规则,建立初始决策表,并在其基础上利用粗糙集理论进行化简,获得最小决策表,从中提出最小决策规则,然后利用所得的最小决策规则得出可行路径的集合.最后利用蚁群算法对这个种群进行优化,获得最优行走路径在所建立的栅格环境中进行仿真实验,并与基础蚁群算法进行比较,仿真结果表明,改进后的算法简单、有效,收敛速度快,具有良好的搜索功能,验证了改进算法在机器人路径规划问题中快速有效性.

关键词：蚁群算法、粗糙集理论、路径规划、机器人、决策规则

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：陕西省教育项目基金2010JK570

在线出版日期：2013-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：7-9,31