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申请/专利权人：西安建筑科技大学

摘要：本发明公开了一种基于改进蚁群算法的泊车路径规划方法及系统，根据智能车库建立栅格地图，设置参数，将蚂蚁种群划分为优化层蚁群和寻优层蚁群。寻优层蚁群进行路径寻优，得到若干条搜索路径，优化层蚁群进行路径寻优，得到若干条搜索路径，记录本次迭代中每只蚂蚁行走的最优路径，寻优层蚁群和优化层蚁群按照各自的规则进行信息素更新。达到设定的迭代次数后，对最优路径进行平滑优化处理，然后输出平滑后的路径及算法收敛曲线图，即完成了智能泊车机器人路径规划，本发明减少了智能泊车机器人的转弯次数和路径长度，所得的路径鲁棒性和实用性更强，减少了路径冗余，解决了现有技术中路径搜索效率低的问题。

主权项：1.一种基于改进蚁群算法的泊车路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立车库的二维栅格地图，对初始信息素进行差异化处理，将蚂蚁种群划分为寻优层蚁群和优化层蚁群；S2：计算寻优层蚁群的启发函数和状态转移规则，并在寻优蚁群的启发函数中引入估计函数，通过迭代进行路径寻优，获取若干条寻优层蚁群的搜索路径，判断寻优层中蚁群是否完成路径搜索，若是，则执行S4，否则重复S2；S3：计算优化层蚁群的启发函数和状态转移规则，在状态转移规则中，引入转角评价函数，通过迭代进行路径寻优，获取若干条优化层蚁群的搜索路径，判断优化层中蚁群是否完成路径搜索，若是，则执行S4，否则重复S3；S4：分别对路径搜索完成后的寻优层蚁群和优化层蚁群进行信息素更新，基于更新后的寻优层蚁群和优化层蚁群，判断蚁群是否达到了目标迭代次数，若是，执行S5，否则寻优层蚁群执行S2，优化层蚁群执行S3；S5：选择寻优层蚁群和优化层蚁群中所有蚂蚁中行走的最短距离作为最优路径，对最优路径进行平滑处理，获取平滑后的路径及算法收敛曲线图；所述步骤S3包括以下步骤：所述优化层蚁群的启发函数为： 式中，djg为节点j,g之间的欧氏距离；所述优化层蚁群的状态转移规则为：引入转角评价函数，首先计算当前节点到下一节点的夹角Θ1， 其中，xi,yi为当前节点坐标，xj,yj为下一可选节点的坐标；计算出当前节点与终点的夹角Θ2， 其中，xi,yi为当前节点的坐标，xg,yg为终点的坐标；将Θ1与Θ2作差后取绝对值，Θ＝|Θ1-Θ2|9其中，当Θ值越大时，Θ1与Θ2两个方向的角度越大；当Θ值越小时，Θ1与Θ2两个方向的角度越小；基于Θ值设置优化层蚁群的转角评价函数： 所述优化层蚁群的状态转移规则为： 其中，表示转移概率，τijt表示从节点i,j之间的信息素浓度；α和β分别表示信息素浓度系数和启发函数系数；allowedk表示蚂蚁k下一步能够选择的节点栅格的集合；所述步骤S4中，所述寻优层蚁群信息素更新的步骤为： 其中，τijt表示节点i,j上的信息素，ρ表示信息素挥发因子；Δτijt表示节点i,j上的信息素增量，Q表示信息素强度；表示第k只蚂蚁在路径上释放的信息素；μ为信息素补偿因子，用于给予目前最优路径上信息素的额外补偿；所述优化层蚁群信息素更新的步骤为： 式中：τijt表示节点i,j上的信息素浓度；ρ表示信息素挥发因子；Δτijt表示本次蚂蚁循环在节点i,j上的信息素增量；表示第k只蚂蚁在路径上释放的信息素。

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