【摘 要】
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针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新
【机 构】
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吉林化工学院信息与控制工程学院,科世达（长春）汽车电器有限公司设备制造部
【基金项目】
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吉林市科技创新发展计划基金资助项目(JLS201750244),吉林化工学院重大科技基金资助项目(JH2018017).
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针对传统的机器人路径规划算法存在搜索空间大、局部最优、效率低等问题,首先在机器人的工作环境建立栅格环境模型,然后对传统的蚁群算法进行信息素浓度限制、信息素浓度更新方式改进、状态转移规则的改进,然后运用栅格法与改进的蚁群算法相结合的方法,寻找最优路径.结果表明:这一方法经过很短的迭代,得出所建模型路径规划的最短路径,有效解决机器人路径规划的有效性和准确性低的问题,改善机器人路径规划的总体性能.
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