基于改进人工鱼群算法的蠕虫机器人路径规划

针对人工鱼群算法在机器人路径规划中存在路径长、精度不高、易陷入局部最优等问题，提出了一种改进的人工鱼群算法，旨在提高算法效率及精度。首先，在算法觅食行为中加入寻优循环，减少算法在路径规划中选取位置点的随机性，使机器人能够更快地走向目标点；其次，融合禁忌搜索算法，通过引入禁忌表来记录算法陷入局部最优的路径，使算法在选取新位置点时能够避开局部最优区域，避免算法在局部过度循环，同时对规划出的路径进行优化处理，删去重复栅格点之间的路径，保证路径中没有重复的栅格点；最后，将改进后的人工鱼群算法应用在一种新型的三维栅格地图中。实验结果表明：相较于其他对比算法，在地图1、2、3中改进人工鱼群算法所取得的平均路径长度分别减少了10%、15%、30%,在复杂地图中路径规划的成功率提高了75%。