| 基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究 |
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| 引用本文： | 姜伟楠,杨理柱,李秀华,侯阿临.基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J].计算机仿真,2021,38(5):278-281,407. |
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| 作者姓名： | 姜伟楠 杨理柱 李秀华 侯阿临 |
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| 作者单位： | 长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130012 |
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| 摘 要： | 机器人自主移动导航是近年来研究的热点.针对蚁群优化(ACO)算法存在收敛速度慢以及易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的ACO算法来解决机器人路径规划问题.上述算法将改进的人工势场(APF)算法和蚁群算法相结合,采用改进APF算法进行初始地图规划,减少了ACO算法初始规划的盲目性.算法利用A*算法的评估函数以及路径转折角度来改进启发函数,引入启发信息递增函数,免于局部最优的同时保证收敛速度.改进算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,使得到的路径更符合实际需求.通过改进该算法的信息素更新机制和路径评价函数,提高了算法的全局最优性,得到的路径更符合实际需求.仿真结果表明,改进算法能提升收敛速度和最优解.
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| 关 键 词： | 路径规划 蚁群优化算法 人工势场算法 启发式函数 |
Mobile Robot Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm |
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| JIANG Wei-nan,YANG Li-zhu,LI Xiu-hua,HOU A-lin.Mobile Robot Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm[J].Computer Simulation,2021,38(5):278-281,407. |
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| Authors: | JIANG Wei-nan YANG Li-zhu LI Xiu-hua HOU A-lin |
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