基于改进蚁群算法的路径规划方法下载

weixin_39822095 2019-11-26 09:30:22

基于改进蚁群算法的路径规划方法
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改进的蚁群算法避障路径规划 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

当今基于蚁群算法的无人机路径规划越来越成为研究热点，尤其是在复杂环境下的执行任务，让无人机具有优秀的决策能力显得尤为重要，同时也是一项具有难度的技术挑战。本文采用引入精英蚂蚁的策略以改善原本的不足，通过实验和仿真测试证明引入精英蚂蚁策略对于算法的改进有着良好的优化，使无人机在规划路径方面更加具有适应性。

而一般的三维规划算法, 大多运算算法复杂、需要很大的存储空间, 同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。目前常用的三维规划算法有粒子群算法、遗传算法、A*算法等, 但粒子群算法与遗传算法只是准三维算法, 而A*算法当维数增加时计算量会急剧增加。当前社会, 很多用户需要在复杂的没有公路的山地地形, 快速、准确的规划出三维路径, 在避过障碍的同时达到某项指标最优。而一般的三维规划算法, 大多运算算法复杂、需要很大的存储空间, 同时无法在宏观全局角度来进行路径规划。

一、栅格地图介绍栅格地图有两种表示方法，直角坐标系法和序号法，序号法比直角坐标法节省内存室内环境栅格法建模步骤 1.栅格粒大小的选取栅格的大小是个关键因素，栅格选的小，环境分辨率较大，环境信息存储量大，决策速度慢。栅格选的大，环境分辨率较小，环境信息存储量小，决策速度快，但在密集障碍物环境中发现路径的能力较弱。 2.障碍物栅格确定当机器人新进入一个环境时，它是不知道室内障碍物信息的，这就需要机器人能够遍历整个环境，检测障碍物的位置，并根据障碍物位置找到对应栅格地图中的序号值，

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