基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

摘要

机器人自主移动导航是近年来研究的热点.针对蚁群优化(ACO)算法存在收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的ACO算法来解决机器人路径规划问题.上述算法将改进的人工势场(APF)算法和蚁群算法相结合,采用改进APF算法进行初始地图规划,减少了ACO算法初始规划的盲目性.算法利用A*算法的评估函数以及路径转折角度来改进启发函数,引入启发信息递增函数,免于局部最优的同时保证收敛速度.改进算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,使得到的路径更符合实际需求.通过改进该算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,得到的路径更符合实际需求.仿真结果表明,改进算法能提升收敛速度和最优解.