融合改进A*蚁群和滚动窗口法的平滑路径规划

摘要：

针对蚁群算法应用于移动机器人路径规划时,出现的死锁、收敛慢、易陷入局部最优以及路径不平滑的问题,提出了一种融合改进A*蚁群算法与滚动窗口法的平滑路径规划方法.首先,用改进的A*算法初始化蚁群信息素,解决前期蚁群效率低的问题.然后,改进状态转移概率函数,在函数中考虑可行路径"活跃度"以及终点位置,避免死锁现象.同时,基于不平等原则机制更新蚁群的信息素,避免陷入局部最优路径,加快算法的收敛速度.其次,融合滚动窗口法,在全局路径规划的基础上,结合动态避障策略进行局部实时路径规划.最后,使用贝塞尔曲线对所规划出的路径进行平滑度处理,使平滑后的路径更加接近实际运动路径.为确保算法表现出最好的性能,利用带精英策略的遗传算法对该算法中的参数进行自主优化选择.三组实验结果表明,无论是简单还是复杂的静态或动态障碍物存在的环境中,该算法均有不错的效果.

关键词：路径规划;蚁群算法(ACO);A*算法;滚动窗口法;遗传算法(GA);贝塞尔曲线;动态避障

所属期刊栏目：15

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;江苏省重点实验室项目

在线出版日期：2021-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1969-1979