【摘 要】
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针对AUV自主式水下机器人利用传统的蚁群算法在全局路径规划中存在着算法的收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了一种基于改进的蚁群算法。通过改进信息素挥发因子,使其处于动态分布的方法,提高全局搜索能力,降低陷入局部最优的可能。在栅格地图上仿真实验证明:改进的蚁群算法在AUV路径规划中的可行性,并且与传统蚁群算法比较提高了收敛速度和解决局部最优问题。
【基金项目】
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苏州市职业大学校级科研项目—智能水下机器人系统设计与应用研究(SVU2019QN03),苏州市职业大学研究性课程—基于Arduino的小型水下机器人的设计与实现(SZDYKC-210609)。
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针对AUV自主式水下机器人利用传统的蚁群算法在全局路径规划中存在着算法的收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了一种基于改进的蚁群算法。通过改进信息素挥发因子,使其处于动态分布的方法,提高全局搜索能力,降低陷入局部最优的可能。在栅格地图上仿真实验证明:改进的蚁群算法在AUV路径规划中的可行性,并且与传统蚁群算法比较提高了收敛速度和解决局部最优问题。
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