基于改進蟻群算法的智能機器人路徑規(guī)劃

朱長耀 曹鳳

摘 要：從以往的研究資料中可以了解到，智能機器人路徑規(guī)劃是機器人研究領域中的一項重要分支，同時也是智能機器人用以執(zhí)行各種指令的基礎條件。在研究智能機器人的路徑規(guī)劃過程中，遇到了諸如易陷入局部最優(yōu)等問題，進而提出應用改進蟻群算法來改善這一狀況，并且取得了良好的實效。本文就針對改進蟻群算法支撐下的智能機器人路徑規(guī)劃的相關研究內(nèi)容做以論述，以期為推進機器人研究提供有益的理論素材。

關鍵詞：改進蟻群算法；智能機器人；路徑規(guī)劃

改進蟻群算法實質(zhì)上是對精英螞蟻搜索的路徑進行局部檢測，進而獲取到局部極小誘因點，并在智能機器人的路徑規(guī)劃選擇過程中嵌入該算法，令局部路徑規(guī)劃更為優(yōu)質(zhì)。在研究這一項目的過程中，在改進蟻群算法的支撐下，有效降低了算法陷入到局部極小的概率。在文中，借鑒狼群分配原則，在原有蟻群算法的基礎上，提出了一種用改進的蟻群算法對智能機器人進行路徑規(guī)劃的策略。實驗證明，基于改進蟻群算法的智能機器人路徑規(guī)劃具備一定的處理復雜環(huán)境的能力。

1 智能機器人路徑規(guī)劃研究的根源與變革概述

自從20世紀50年代中期，世界科研領域創(chuàng)立了仿生學以來，人們從生物進化的機理中受到極大的啟發(fā)，提出了許多用以解決復雜優(yōu)化問題的新方法，蟻群算法便是其中的一種。現(xiàn)階段，智能機器人路徑規(guī)劃領域已經(jīng)有了重大突破，并取得了一系列成果，甚至將研究成果應用在各個現(xiàn)實行業(yè)之中。實際上，應用于解決路徑規(guī)劃問題的優(yōu)化算法有很多，但是大多數(shù)算法自身存在很大的缺陷[1]。在障礙物復雜的環(huán)境下很難規(guī)劃出有效的路徑，因為未知環(huán)境下的智能機器人只有極少的經(jīng)驗與知識，尤其是對于行進路徑的選擇，更是難上加難，需要科研人員做進一步探究。

2 基于改進蟻群算法的智能機器人路徑規(guī)劃的優(yōu)勢分析

2.1 智能機器人路徑規(guī)劃的目標

在智能機器人的研究領域中，機器人的路徑規(guī)劃指的是機器人在它的工作范圍內(nèi)，根據(jù)系統(tǒng)內(nèi)部的指令來進行最優(yōu)化的選擇，包括行走路徑最短或行走時間最少等決策都是通過路徑規(guī)劃指令來引導，甚至在智能機器人的行走過程中遇到障礙物時，則也同樣需要路徑規(guī)劃指令操作來判斷最優(yōu)的行動路徑[2]。

2.2 基于不同方法下的智能機器人路徑規(guī)劃的研究成果

在以往，針對智能機器人路徑規(guī)劃的研究項目有很多，例如：在神經(jīng)網(wǎng)絡法支撐下的智能機器人研究項目、在遺傳算法支撐下的智能機器人研究項目等等，針對蟻群算法的研究也有一些。盡管這些研究內(nèi)容在一定程度上推進了智能機器人路徑規(guī)劃項目的進展，但是智能機器人的全局信息掌控程度、局部最優(yōu)值問題、越過障礙物問題、動態(tài)環(huán)境行進問題等項目的研究都存在著一定的桎梏，需要挖掘新的方法來改進智能機器人的路徑規(guī)劃[3]?；诖?，改進蟻群算法來得以應用，并且智能機器人路徑規(guī)劃項目的研究取得了實質(zhì)性的進步。

2.3 基于改進蟻群算法的智能機器人路徑規(guī)劃的特征

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，螞蟻這種生物在行走的途中會留下一種帶有獨特信息標記物的化學物質(zhì)，途徑此處路徑或在一定范圍內(nèi)行進的蟻群可以覺察到這種信息，并且，憑著生物本能朝向這種化學物質(zhì)含量多的方向行進。在研究中發(fā)現(xiàn)，蟻群所感知到的信息元素越豐盈，則會有更多的螞蟻都朝某地聚集。可見，蟻群這類生物是通過這種特殊的信息標記物的傳播來進行互動，進而幫助螞蟻族群選擇一條可以通往實物的最短路徑[4]。這便是蟻群算法的生物學內(nèi)涵?；诖耍骄恐悄軝C器人的路徑選擇問題的解決方案。從實踐研究中發(fā)覺到，針對蟻群算法來搜索有效信息，從而令智能機器人接收到最佳路徑行進的指令，這一過程較為緩慢，且非?？赡芟萑氲骄植孔顑?yōu)路徑的困頓之中，讓智能機器人無所適從，并最終選擇一條欠佳的路徑行進。在這種情況下，受到狼群分配原則的影響，將蟻群算法進行適當?shù)母倪M，從而令信息素獲得進一步的更新，以便于讓智能機器人在選擇路徑時更容易搜索到大量的信息素，改進了局部最優(yōu)以及緩速行進的缺陷?；诟倪M蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃更具科技感與智能化，究其原因在于，狼群分配原則會對信息素進行適當更新，從而讓信息素遵循一定的規(guī)律呈現(xiàn)出信息集中的現(xiàn)象，這樣一來，便可以去除掉不當路徑上的螞蟻信息素，從而令智能機器人的路徑選擇更為明晰。

3 結束語

總而言之，路徑規(guī)劃作為智能機器人領域研究項目中的一項核心內(nèi)容，從一開始就被該領域的專家及學者所看重。為了找尋一種最優(yōu)路徑，令智能機器人能夠順利無阻的行進，碰到了一些問題需要解決，且做了諸多準備工作，直至找到了這種基于改進蟻群算法的智能機器人路徑規(guī)劃方案，借助以往蟻群算法、遺傳算法的研究基礎，才使得智能機器人的路徑規(guī)劃更加優(yōu)化。研究測試以及實踐證明，在改進蟻群算法基礎上的智能機器人路徑規(guī)劃極為可行，具備一定的科學性，進一步推進了我國智能機器人研究項目的發(fā)展。

[參考文獻]

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[2]趙凱，李聲晉，孫娟，趙鋒.改進蟻群算法在移動機器人路徑規(guī)劃中的研究[J].微型機與應用.2013，04（04）：69-70.

[3]賈翠玲，李衛(wèi)國，郭文霞.改進蟻群算法在滅火機器人路徑規(guī)劃中的應用[J].內(nèi)蒙古工業(yè)大學學報（自然科學版）.2013，01（01）：53-55.

[4]龍智卓，戰(zhàn)凱，顧洪樞，石峰，郭鑫，馮孝華.基于改進蟻群算法的智能鏟運機全局路徑規(guī)劃[J].有色金屬（礦山部分）.2013，02（02）：10-11.