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煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究

李晓静 余东满

李晓静,余东满.煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究[J].工矿自动化,2017,43(3):24-29..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.03.006
引用本文: 李晓静,余东满.煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究[J].工矿自动化,2017,43(3):24-29..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.03.006
LI Xiaojing, YU Dongman. Research on the optimal path planning of coal exploration and rescue robot[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(3): 24-29. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.03.006
Citation: LI Xiaojing, YU Dongman. Research on the optimal path planning of coal exploration and rescue robot[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(3): 24-29. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.03.006

煤炭勘探及救援机器人最优路径规划研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.03.006
基金项目: 

河南省青年骨干教师资助计划项目(2012GGJS-248)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Research on the optimal path planning of coal exploration and rescue robot

  • 摘要: 为了解决三维环境中的煤炭勘探及救援机器人路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的煤炭勘探及救援机器人最优路径规划方法。利用栅格法创建了三维空间环境模型,建立了煤炭勘探及救援机器人的路径规划目标函数;通过引入新的启发函数因子、节点随机选择机制、局部更新和全局更新相结合的策略分别对算法的节点转移概率设计、节点选择策略和信息素更新策略进行了优化改进。Matlab仿真结果表明,在三维空间环境模型中,传统蚁群算法和改进蚁群算法均能为煤炭勘探及救援机器人搜索出一条最优路径;在不同任务要求下,改进蚁群算法能有效缩短搜索路径长度和降低路径搜索时间,且具有较强的决策能力和较好的收敛性能。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-03-10

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