【摘 要】
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蚁群算法是一种全局智能仿生算法,具有较强的鲁棒性和环境适应性,在栅格化环境下适用于机器人路径规划,但会带来搜索出的路径拐弯过多、运动延时、移动累计误差增大和产生额
【基金项目】
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广州市教育系统创新学术团队项目“服务机器人关键技术研究与应用”(1201610027)
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蚁群算法是一种全局智能仿生算法,具有较强的鲁棒性和环境适应性,在栅格化环境下适用于机器人路径规划,但会带来搜索出的路径拐弯过多、运动延时、移动累计误差增大和产生额外机械磨损等问题。为解决上述问题,提出了路径平滑处理策略,对蚁群算法每次迭代出的最短路径进行了平滑处理,针对每次迭代搜索出的最短路径栅格节点集合,在不妨碍机器人运动的前提下,拉直移动路径或减缓拐弯角度,从而避免不必要的急拐弯。仿真结果表明,加入平滑处理策略后的蚁群算法能够达到有效减少移动路径长度、降低转弯次数、缩短运动时间的目的。
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