基于IACO-ABC算法的变电站巡检机器人路径规划

摘要：

目前,变电站智能巡检机器人的路径规划中,各种智能算法如ACO(蚁群优化)、ABC(人工蜂群)等应用较为广泛,但传统ACO算法存在容易陷入局部最优值、 收敛速度较慢等问题.为此,在对传统ACO算法进行改进的基础上,结合ABC算法的优势,提出IACO-ABC(改进蚁群-蜂群融合)算法,将其应用到变电站巡检机器人路径规划中,以提高路径规划算法的鲁棒性,并解决算法陷入局部最优的问题.采用栅格法建立工作环境进行仿真,结果表明采用该算法能够有效解决上述问题,在复杂环境下的规划能力和鲁棒性能较好,并提高了路径质量以及算法效率.

关键词：路径规划、巡检机器人、蚁群算法、人工蜂群算法

所属期刊栏目：38

分类号：TP242;TM63(自动化技术及设备)

资助基金：国网浙江省电力有限公司科技项目5211HZ17000F;国家自然科学青年基金资助项目51405286;上海市电站自动化技术重点实验室项目13DZ2273800

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：10-15