未知环境下改进变步长蚁群算法的机器人路径规划

• 作者: 徐玉琼 娄柯 李志锟
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 蚁群算法 路径规划 变步长 平滑度 信息素 移动机器人
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 计算与测试|Calculation & Test
• 页码范围: 150-152,156
• 页数: 4页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0150-03

摘要

针对蚁群算法在移动机器人进行路径规划时存在路径较长、收敛速度较慢等问题,提出改进变步长蚁群算法.改进平滑度机制,对移动机器人产生的多次转角进行平滑处理;引入平滑度引导函数,诱导移动机器人爬行节点朝向最优路径;改进蚁群系统,对不同路径进行比较,加强最优路径信息素浓度;引入信息素惩罚函数,避免移动机器人陷入死锁或局部最优.仿真实验结果表明:改进变步长蚁群算法相较于其它算法大幅度提高移动机器人搜索效率,验证了该算法的优越性.