基于改进多步长蚁群算法的机器人路径规划

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针对移动机器人路径规划中蚁群算法的搜索效率问题,提出一种改进的多步长蚁群算法。将蚁群每次迭代产生的最优路径作为引导路径,利用路径引导搜索策略确定多步长的移动路径,提高搜索范围的多样性;在此基础上,采用多策略栅格选择机制提高算法的全局搜索能力;在搜索多步长候选栅格时引入安全距离判断策略以确保规划出的最优路径远离障碍物。实验结果表明,改进算法减少了路径成本和转弯次数,提高了算法收敛速度、路径平滑度和安全性。
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