动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

摘要：

针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题，根据全局静态环境先验知识，提出一种改进蚁群算法。在经典蚁群算法的基础上通过调整转移概率，限定信息素强度的上下界，并引入相关策略解决死锁问题，可以避免初期规划的盲目性，增加解的多样性，提高算法的全局搜索能力，进一步减小算法早熟的可能性。在规划过程中，根据动态障碍物运行方向的变化与否，提出了相应的碰撞避免策略，并针对环境突发状况引入Follow_wall行为进行改进。仿真实验证明，该算法优于经典蚁群算法，可有效地指导移动机器人避免环境中的动态障碍物，获取无碰最优或次优路径，并能更好地适应环境的变化。

关键词：蚁群算法、动态复杂环境、移动机器人、路径规划

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61273308；中央高校基本科研业务费ZYGX2012J068

在线出版日期：2015-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：260-265