动态环境下机器人路径的新型启发蚁群规划

摘要

为了实现机器人在动态环境下沿最优路径安全行驶,提出了基于新型启发蚁群算法的路径规划和避撞策略。建立了机器人工作环境的栅格模型,给出了路径质量评价标准。基于蚁群算法,引入了信息素浓度的梯度初始化方法,有效提高了算法前期搜索效率;给出了一种用于平滑路径的新型启发信息,提出了新型启发蚁群算法并用于全局路径规划。在设定场景下,给定了障碍物检测方法与正面避撞、侧面避撞策略。经仿真验证,新型启发蚁群算法规划路径长度短、收敛次数少、平滑性好,且避撞策略可以有效躲避障碍物,保证机器人安全行驶。