[发明专利]一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法

权利要求书

1.一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)获取车身周围障碍物位置信息，将规划区域进行网格切分，并根据障碍物位置信息将网格进行障碍物与可通过区域的标记，构建栅格地图；

(2)设置初始参数，包括蚂蚁数量、信息素启发因子、初始信息素浓度、期望启发因子、信息素挥发常数、最大的迭代次数、履带车的起始点S和终点E；

(3)将蚂蚁放在起始点S的位置上，并将起始点S的位置加入禁忌表中；

(4)在优化蚁群算法作用下进行履带车的路径规划，其中对于每个时刻t，要计算t时刻蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率并前往下一个节点；当蚂蚁k到达下一个节点j的时候，将节点i加入到禁忌表中；其中概率采用的启发函数基于A*算法中的自适应比例进行优化，蚂蚁k每次在选择下一个节点时，会预估当前节点与终点E之间的距离，与终点E近的节点被赋予更大的权值；

(5)判断蚂蚁是否到达终点E，如果是，则根据禁忌表中的路径节点计算路径长短，否则继续寻找下一个节点直到找到终点E为止；循环所有蚂蚁，直到所有蚂蚁都遍历完成；

(6)结合履带车转弯时间代价函数，计算各路径的耗时，选择每轮迭代的最佳路径；

(7)判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，如果是，则结合履带车转弯代价，输出耗时最短的路径；否则重新规划路径，直到达到最大迭代次数，输出耗时最短的路径。

2.根据权利要求1所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，所述步骤(4)中t时刻蚂蚁k在当前节点i选择下一个节点j的概率利用下式计算：

其中，allowed(k)是蚂蚁k当前节点i周围能够选择的节点的集合，T_ij(t)表示蚂蚁k在t时刻从节点i到节点j的信息素含量，η_ij(t)是优化的启发函数，为启发权值与启发函数强度的乘积，α是信息素启发因子，β是期望启发因子。

3.根据权利要求2所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，启发函数按照节点与终点E之间的距离来划分权重，呈比例分布。

4.根据权利要求3所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，蚂蚁周围能够选择的节点是八个，按照与终点距离的由远至近设置的启发权值比例为1:2:2:3:3:4:4:5。

5.根据权利要求1所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，所述步骤(4)中对初始信息素分布进行如下优化：

其中，λ_ij(0)表示从节点i到节点j上的初始信息素浓度，d(j,E)表示节点j到终点E之间的距离，x_j、y_j是节点j在栅格地图中的横、纵坐标，x_E、y_E是终点E在栅格地图中的横纵坐标，C为常数。

6.根据权利要求1所述的基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，其特征在于，履带车的转弯时间代价函数为：

其中，t₂为履带车转弯时间，单位是s，n₁是履带车转弯外侧驱动轮的转速，单位是r/min，n₂是履带车转弯内侧主动轮的转速，单位是r/min，r是驱动轮的半径，单位是m，B为两侧履带中心间距，单位是m，G为履带车传动效率，θ为转向角度。