【摘 要】
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通过对人工势场法与蚁群算法进行融合，给出了一种融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划方法。一方面，引入目标点距离影响因子，改善势场力对移动机器人路径搜索的影响，通过改进斥力场函数，避免移动机器人受到较大的斥力而无法规划出最优路径。另一方面，构造势场力启发函数，同时考虑距离启发信息和势场启发信息，初始化信息素的差异化分配方式有利于提高算法的收敛速度。在算法的迭代后期，为了降低信息素的干扰，引入信息
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通过对人工势场法与蚁群算法进行融合，给出了一种融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划方法。一方面，引入目标点距离影响因子，改善势场力对移动机器人路径搜索的影响，通过改进斥力场函数，避免移动机器人受到较大的斥力而无法规划出最优路径。另一方面，构造势场力启发函数，同时考虑距离启发信息和势场启发信息，初始化信息素的差异化分配方式有利于提高算法的收敛速度。在算法的迭代后期，为了降低信息素的干扰，引入信息素调节系数，改进全局信息素更新方式，有利于移动机器人快速搜索出最优路径。实验结果表明，融合人工势场蚁群算法相比于文献[15]算法，在最优路径长度、路径转折次数、收敛速度三方面分别提高了2.6%、25%、66.7%，表明了该算法在路径规划方面的优越性。
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