随着科学技术的进步,智能机器人系统开始应用在服务行业。服务型的自主式移动机器人的研究和设计越来越受到企业界和商业界的重视。在移动机器人系统中,基于视觉的路径规划是核心技术,它是机器人利用自身视觉传感器来采集环境信息后根据路径规划算法自动导航。在介绍网球运动特点的基础上,本文捡球机器人的路径规划问题是一种比较典型的组合优化问题,本身具有复杂性、约束性、非线性、建模规范等特点。目前,已经存在很多组合优化算法来解决机器人路径规划问题,但很多算法都存在一定的局限性。而蚁群算法具有正反馈、灵活性和协同性等特点,顺应路径规划算法的研究现状和向智能化,仿生化发展的趋势。因此,本文致力于基于蚁群算法的机器人捡球路径规划的研究,具体来说,主要在以下几个方面作了研究工作。1.环境建模在分析本文的捡球问题为组合优化问题的基础上,以网球场为工作环境,建立捡球问题的旅行商模型,为蚁群算法的路径搜索提供了一个物理环境的抽象空间;2.分析蚁群算法基本原理和工作流程,提出一种改进蚁群算法:改进信息素更新策略,信息素全局更新和局部更新相结合,加强迭代最优蚂蚁的信息素强度;基于机器人捡球所走路径最短且操作安全可靠,提出了一种路径长度和转弯角度相融合的“广义路径”评价函数。3.分析蚁群算法的代码实现及算法的收敛性4.利用VC++软件完成蚁群算法的代码实现,并且对生成的捡球路径进行二次优化,制作了一个用户交互的仿真界面。5.与传统搜索分析方法比较,证明蚁群算法具有实现简单,效率较高,健壮性强等特点。最后,对本文的所做工作进行了总结,同时对蚁群算法发展趋势进行了展望。