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月面探测器路径规划优化算法研究

赵迪 于丽平 胡梦雅 陈小利 何克勤

赵迪, 于丽平, 胡梦雅, 陈小利, 何克勤. 月面探测器路径规划优化算法研究[J]. 机械科学与技术, 2021, 40(3): 364-370. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200076
引用本文: 赵迪, 于丽平, 胡梦雅, 陈小利, 何克勤. 月面探测器路径规划优化算法研究[J]. 机械科学与技术, 2021, 40(3): 364-370. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200076
ZHAO Di, YU Liping, HU Mengya, CHEN Xiaoli, HE Keqin. Research on Lunar Surface Path Planning Optimization Algorithm of Lunar Probes[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(3): 364-370. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200076
Citation: ZHAO Di, YU Liping, HU Mengya, CHEN Xiaoli, HE Keqin. Research on Lunar Surface Path Planning Optimization Algorithm of Lunar Probes[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2021, 40(3): 364-370. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200076

月面探测器路径规划优化算法研究

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20200076
基金项目: 

国家重大科技专项工程 060601

详细信息
    作者简介:

    赵迪(1981-), 副教授, 博士, 研究方向为机器人遥操作, zhd_hbut@126.com

  • 中图分类号: TP242

Research on Lunar Surface Path Planning Optimization Algorithm of Lunar Probes

  • 摘要: 针对复杂环境下的月面探测器路径搜索困难的问题,建立多约束的栅格地图模型,研究了一种改进的蚁群算法用于全局路径规划方法。在蚁群算法中加入了参数自适应调整和双向搜索并行策略以提高蚂蚁搜索路径的成功性,并对路径进行了拐角处理,使规划的全局路径更加平滑、安全,使探测器有效地在大规模地图里避开障碍物。仿真试验结果表明,该方法结合全局规划的特点,使探测器可以沿着一条尽可能短而平滑的最优路径快速、安全地到达目标点。
  • 图  1  全局路径规划流程图

    图  2  月面探测器

    图  3  月面地形图

    图  4  改进蚁群算法的流程图

    图  5  双向搜索示意图

    图  6  改进的蚁群算法与基本蚁群算法对比实验

    图  7  灰度地图

    图  8  全局规划路径

    表  1  全局路径规划结果比较

    算法 平均运算时间/s 最优路径 平均路径
    综合长度/m 最优长度/m 拐角个数/m 综合长度/m 最优长度/m 拐角个数/m
    本文算法 301.21 271.79 167.68 23 349.31 262.59 43
    基本的蚁群算法 268.88 321.17 197.42 45 400.04 284.15 89
    A*算法 36.57 382.27 382.27 62 382.27 382.27 62
    遗传算法 287.57 - - - - - -
    注: 在迭代次数300次之内, 基础的遗传算法无法在本地图上获得有效路径
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2019-11-07
  • 刊出日期:  2021-03-01

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