基于改进蚁群算法的AUV航路避障任务规划

摘要

针对复杂水下环境中可能存在多个不同威胁等级的障碍物,影响水下机器人合理规划最优航路路径问题,提出了一种运用蚁群间信息素调整准则的方法.应用启发式信息素全局更新原则,将每一条AUV航路上残留的信息素数量限制在一定范围,对各个节点的信息素进行更新,有效避免算法停滞及信息素过于集中某条航路,限制算法的扩散.将改进后的蚁群算法应用到AUV航路多重避障的模型中,实验结果证明这种方法具有良好的稳定性能,可以有效实现全局最优.