基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划

摘要

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。