【摘 要】
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研究了全局静态复杂环境的机器人导航问题;针对传统蚁群极易陷入局部最优解,引入混沌理论改善个体质量,利用混沌扰动避免在搜索过程中陷入局部极值;构建了一个新的机器人路径
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研究了全局静态复杂环境的机器人导航问题;针对传统蚁群极易陷入局部最优解,引入混沌理论改善个体质量,利用混沌扰动避免在搜索过程中陷入局部极值;构建了一个新的机器人路径规划算法的数学模型,在组织变量的影响下,蚂蚁由最初的混沌行为逐渐过渡为群体智能行为,最终完成机器人全局最优路径的搜索;仿真结果表明,即使在障碍物非常复杂的环境中,该模型也能找出一条全局最优或近似最优的路径,且能安全避障,仿真效果理想。
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