【摘 要】
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路径规划研究是移动机器人实现自主移动的关键。传统蚁群算法在解决路径规划问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,并且规划出的路径平滑性差、安全性低,不利于机器人
【基金项目】
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河北省教育厅青年科学基金项目(QN20131025)
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路径规划研究是移动机器人实现自主移动的关键。传统蚁群算法在解决路径规划问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,并且规划出的路径平滑性差、安全性低,不利于机器人的精确跟踪控制。针对上述问题,提出了基于蚁群分类搜索策略的改进蚁群算法,基于栅格法进行环境建模,设计了近邻启发因子和目标启发因子相结合的启发函数,并对蚂蚁种群进行分类,针对每类蚂蚁采用不同的启发搜索策略。构建了新的路径评价函数,引入了路径拐点转角参数和拐点间安全距离参数来改进路径的平滑性和安全性。改进了信息素更新规则,引入了双反馈机制以提高算法的收敛速度。仿真结果表明,改进蚁群算法能够规划出更为平滑和安全的路径,且收敛速度更快,证明了改进算法的有效性。
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