【摘 要】
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针对蚁群算法在求解移动机器人全局路径规划问题中易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划方法。本文方法以栅格地图作为环境模型,通过对蚁群算法的
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院; 华东理工大学自动化研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60675043);浙江省科技计划基金资助项目(2007C21051)资助
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针对蚁群算法在求解移动机器人全局路径规划问题中易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的全局路径规划方法。本文方法以栅格地图作为环境模型,通过对蚁群算法的参数进行动态调整,同时对信息素阈值进行限定,避免算法过早收敛于非全局最优解。对精英蚂蚁搜索的路径进行局部路径检测,获取局部极小诱因点,在路径选择模型中内嵌蚁群算法,实现局部路径优化并更新。仿真实验结果表明本文算法能克服U型槽问题,降低算法陷入局部极小的概率,与其他同类型算法相比,本文算法可以有效缩短规划路径长度,获得全局最优路径,并具有处理复杂环境模型的能力。
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