【摘 要】
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针对传统栅格法的缺陷,提出了一种蜂巢栅格法对环境建模,同时采用分布均匀度自适应蚁群算法对移动机器人在复杂静态环境下进行路径规划。该算法利用蜂巢栅格安全性和有效性兼
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针对传统栅格法的缺陷,提出了一种蜂巢栅格法对环境建模,同时采用分布均匀度自适应蚁群算法对移动机器人在复杂静态环境下进行路径规划。该算法利用蜂巢栅格安全性和有效性兼顾的属性对环境进行建模,通过聚度和信息权重来动态的调整路径选择概率和信息素更新;使得在算法加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。与传统蚁群比较进行仿真实验,结果证明本算法在3项重要参数上都明显优于传统蚁群算法。从而说明,在任意已知静态障碍物的复杂环境下,本算法能准确快速的规划出安全的最优路径,结果较为满意。
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