B样条曲线融合蚁群算法的机器人路径规划

摘要：

针对蚁群算法在静态环境下全局路径规划存在无法找到最短路径、收敛速度慢、路径搜索盲目性大、拐点多等问题,提出一种改进蚁群算法.以栅格地图为机器人运行环境,对初始信息素进行非均匀分布,使路径搜索更倾向于起点和目标点的连线附近;把当前节点、下一节点和目标点的信息加入启发式函数,同时引入动态调节因子,促使启发函数在迭代前期起主导作用,而后期则加强信息素引导;引入伪随机转移策略,以减少路径选择的盲目性,加快找到最短路径;动态调整挥发系数,使得前期挥发系数大,后期较小,从而避免算法陷入早熟;在最优解的基础上,引入B样条曲线平滑策略,以进一步优化最优解,使得到的路径更短且更加平滑.对改进算法的主要参数进行敏感性分析,并对该算法的各改进环节的可行性与有效性进行了实验,而且在20×20和50×50环境下与传统蚁群算法及其他改进蚁群算法进行仿真对比,实验结果验证了改进算法的可行性、有效性和优越性.

关键词：移动机器人;路径规划;蚁群算法;B样条曲线平滑策略;栅格地图环境

所属期刊栏目：41

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金地区项目;甘肃省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2022-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3558-3564