【摘 要】
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针对水下机器人路径规划局部最优、迭代次数长的问题，该文提出静态、动态环境下的改进蚁群算法。静态环境下，自动调整信息素挥发因子，并对启发函数、蚁周模型以及信息素更新规则进行修改，并采用三次B样条曲线平滑策略，使最终路径更加平滑；动态环境下采用改进蚁群算法和人工势场法融合的策略，使其能以最优路径成功避开动态障碍物。仿真实验表明，改进的算法在动、静态环境下收敛速度更快、拐点更少、时间更短，缩短了寻径距离
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针对水下机器人路径规划局部最优、迭代次数长的问题，该文提出静态、动态环境下的改进蚁群算法。静态环境下，自动调整信息素挥发因子，并对启发函数、蚁周模型以及信息素更新规则进行修改，并采用三次B样条曲线平滑策略，使最终路径更加平滑；动态环境下采用改进蚁群算法和人工势场法融合的策略，使其能以最优路径成功避开动态障碍物。仿真实验表明，改进的算法在动、静态环境下收敛速度更快、拐点更少、时间更短，缩短了寻径距离，在水下机器人路径规划方面有很好的应用性。
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