申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117850411A

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D1/246;G05D1/644;G05D1/247;G05D1/648;G05D109/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及路径规划领域，公开一种基于改进蚁狮算法的巡检机器人路径规划方法。主要包括以下步骤：首先，根据栅格法对巡检机器人巡检区域地图进行建模，得到栅格地图，并设计巡检机器人路径规划的适应度函数；其次，采用改进型Sine混沌映射对蚂蚁和蚁狮种群初始化，使种群分布均匀且具有遍历性；然后，加入自适应选择概率策略和单纯形法搜索策略；最后采用改进后的蚁狮算法对巡检机器人巡检路径进行优化，得到最优路径规划结果。与现有技术相比，本发明不仅改善原始算法过于依赖精英蚁狮而陷入“早熟收敛”的情况，而且还提高算法跳出局部最优的能力，具有较高的收敛精度，能够得到最优路径规划结果。

主权项：1.一种基于改进蚁狮算法的巡检机器人路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：根据栅格法对巡检机器人巡检区域地图进行建模，得到栅格地图，并设计巡检机器人路径规划的适应度函数；步骤2：在原始蚁狮算法的基础上，采用改进型Sine混沌映射对蚂蚁和蚁狮种群初始化，并加入自适应选择概率策略和单纯形法搜索策略；采用改进型Sine混沌映射随机数产生：Xt+1＝μ*sin[πκ*Xt+Xt-1]式中：Xt+1、Xt和Xt-1分别为改进型Sine混沌映射生成的下一个随机数、当前随机数和前一个随机数；μ和κ为控制系数；当μ取值为5且κ为任意非零实数时，改进型Sine映射处于混沌状态；步骤3：采用改进后的蚁狮算法对巡检机器人巡检路径进行优化，得到最优路径规划结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 基于改进蚁狮算法的巡检机器人的路径规划方法

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