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10.19557/j.cnki.1001-9944.2022.04.010

基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划

引用
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.

蚁群算法、路径规划、B样条曲线、人工势场法

37

TP242;TP18(自动化技术及设备)

2022-05-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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12-1148/TP

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2022,37(4)

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