移动机器人的路径规.ppt

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1、基于蚁群算法的机器人路径规划目录CONTENT01蚁群算法的简介0203与A*算法的比较蚁群算法的原理及仿真一、蚁群算法的简介二、蚁群算法的原理及仿真n2.1 栅格法构建地图栅格法构建地图建立地图应用最广泛的方法就是栅格法，其中栅格粒度决定着障碍物的表示精度，栅格粒度越小，障碍物的表示越精确，反之，栅格粒度越大，障碍物的表示越模糊，其中白色区域为可行道路，黑色区域为障碍物。二、蚁群算法的原理及仿真n2.2 蚁群算法的原理蚁群算法的原理二、蚁群算法的原理及仿真n2.2 蚁群算法的原理蚁群算法的原理二、蚁群算法的原理及仿真n2.2 蚁群算法的原理蚁群算法的原理蚁群算法采用人工蚂蚁模拟自然界蚂蚁的寻

2、路方式，每个人工蚂蚁的行为应符合下列规律：二、蚁群算法的原理及仿真n2.2 蚁群算法的原理蚁群算法的原理如果在给定点，一只蚂蚁要在不同的路径中选择，那些被先行蚂蚁大量选择的路径(也就是信息素留存较浓的路径)被选中的概率也更大，较多的信息素意味着较短的路径，也就意味着较好的问题答案。二、蚁群算法的原理及仿真n2.3 蚁群算法的仿真蚁群算法的仿真假设有 50 只蚂蚁，最大迭代次数为 200次，信息素重要程度因子1，启发函数重要程度因子7，信息素挥发因子 0.3。选取坐标点（1，1）为起始点，右下角坐标点为目标点，其结果如下：三、与A*算法的比较n3.1 A*算法的原理算法的原理其中评估函数 F(n

3、)是从起始节点通过节点 n 的到达目标节点的最小代价路径的估计值,函数 G(n)是从起始节点到 n 节点的已走过路径的实际代价,函数H(n)是从 n 节点到目标节点可能的最优路径的估计代价,函数 H(n)表明了算法使用的启发信息,它来源于人们对路径规划问题的认识,依赖某种经验估计。F(n)=G(n)+H(n)三、与A*算法的比较n3.2 蚁群算法与蚁群算法与A*算法的比较算法的比较在地图中，分别应用蚁群算法和 A*算法都获得了避障的路径规划图，通过计算对比，A*算法的路径距离要大于蚁群算法的路径距离，显然，通过蚁群算法进行路径规划要比 A*算法要更简洁。三、与A*算法的比较n3.2 蚁群算法与蚁群算法与A*算法的比较算法的比较在地图中，分别应用蚁群算法和 A*算法都获得了避障的路径规划图，通过计算对比，A*算法的路径距离要大于蚁群算法的路径距离，显然，通过蚁群算法进行路径规划要比 A*算法要更简洁。谢谢！