【摘 要】
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研究移动机器人在已知静态环境下路径规划问题,在避障环境下寻求最优路径。针对蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优等缺陷,导致实时处理困难,且路径准确度低、可跟踪性差不
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研究移动机器人在已知静态环境下路径规划问题,在避障环境下寻求最优路径。针对蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优等缺陷,导致实时处理困难,且路径准确度低、可跟踪性差不能直接用于机器人。为解决上述问题,首先提取环境的平面几何信息,建立了简单有效地搜索模型。可通过引入终点距离与方向的启发函数、阶梯式伪随机的结点转移规则,引导蚁群有目的的进行搜索;改进信息素更新策略,利用一种奖惩机制以增强蚁群对尽可能好的解的识别能力。并考虑障碍物对路径的影响,运用人工势场法对全局最优路径的结点进行平滑。进行仿真的结果表明,提高了路径的安全性和可跟踪性。证明了改进方法可以有效地找出最优可行路径。
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