基于人工免疫改进的搬运机器人蚁群路径规划

来源：计算机测量与控制杂志2015年第12期北京时间：

作者：张岩岩,侯媛彬,李晨

单位：西安科技大学 电气与控制工程学院

摘要：针对搬运机器人在障碍环境下的路径寻优问题,提出一种基于人工免疫改进的蚁群路径规划算法(AI-ACA)。蚁群算法(ACA)的规划依赖于信息素挥发系数、期望启发因子和信息启发因子等参数的选取,传统ACA通过经验来设定这三个参数,但路径寻优中的最优参数因障碍环境而异,为解决经验参数对不同环境路径寻优结果的影响,引入人工免疫算法(AIA),对ACA的相关参数进行迭代优化,以此改善路径寻优结果。仿真结果及在自制机器人平台上测试表明,AI-ACA对于不同障碍环境可以准确地进行路径规划,在同样环境下较所参考的定参数蚁群路径规划效果有明显提升,提高了整个系统的运输效率。

关键词：搬运机器人;路径规划;参数寻优;蚁群算法;人工免疫算法