【摘 要】
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目前,巡检机器人采用传统蚁群算法来实现路径规划较普遍,但传统蚁群算法在实现路径规划时在收敛速度、效率以及局部最优等问题表现较差,因此提出基于蚁群-粒子群组合优化算法
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目前,巡检机器人采用传统蚁群算法来实现路径规划较普遍,但传统蚁群算法在实现路径规划时在收敛速度、效率以及局部最优等问题表现较差,因此提出基于蚁群-粒子群组合优化算法应用到巡检机器人路径规划中,利用栅格法建立机器人工作环境,改善信息素的更新方式和解的多样性,仿真结果表明相较传统蚁群算法,采用蚁群-粒子群融合算法更能够更好地缩小最优路径的搜索范围,改善最优解的搜索效率,降低迭代次数,实现最优且无碰撞的全局路径。
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