Resumen

Con el objetivo de resolver los problemas de convergencia lenta, facilidad para caer en el ptimo local y escasa suavidad del algoritmo tradicional de colonia de hormigas en la planificacin de trayectorias de robots mviles, se propuso un algoritmo de colonia de hormigas mejorado basado en el factor de suavizacin de trayectorias. En primer lugar, el mapa del entorno se construye basndose en el mtodo de cuadrcula, y cada cuadrcula se marca para que la colonia de hormigas se mueva desde la cuadrcula inicial a la cuadrcula objetivo para la bsqueda de la trayectoria. A continuacin, se mejora la informacin heurstica haciendo referencia a la informacin de direccin del punto inicial y el punto final y combinndola con el ngulo de giro. Al mejorar la informacin heurstica, se aumenta la direccin de la bsqueda y se reduce el ngulo de giro del robot. Por ltimo, se mejoran las reglas de actualizacin de feromonas, se tiene en cuenta la suavidad de la trayectoria bidimensional, se reducen los tiempos de giro del robot y se introduce una nueva funcin de evaluacin de la trayectoria para mejorar la diferenciacin de feromonas de la trayectoria efectiva. Al mismo tiempo, se utiliz el algoritmo Max-Min Ant System (MMAS) para limitar la concentracin de feromona y evitar quedar atrapado en la trayectoria ptima local. Los resultados de la simulacin muestran que el algoritmo de colonia de hormigas mejorado puede buscar la longitud ptima de la trayectoria y planificar una trayectoria ms suave y segura con una velocidad de convergencia rpida, lo que resuelve eficazmente el problema de planificacin de la trayectoria global del robot mvil.

• Materias:Sensores Algoritmo genético Controlador difuso Planificación de ruta
• Subjects:sensors Genetic algorithm Fuzzy controller Path planning
• Palabras claves:Problemas; Algoritmo de colonia de hormigas; Factor de suavización de la trayectoria; Mapa del entorno; Información heurística; Reglas de actualización de feromonas
• Keywords:Problems; Ant colony algorithm; Path smoothing factor; Environment map; Heuristic information; Pheromone updating rules