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传统蚁群算法在解决机器人路径规划的问题上存在收敛慢,容易收敛于次优路径的不足。针对以上不足,研究在状态转移概率、信息素更新方面进行改进。在状态转移概率上引入了一个避障函数因子,减小蚂蚁进入地图陷阱的概率,从而有效减少陷入死锁的蚂蚁数量,加快收敛速度。在信息素方面,加入了随迭代次数变化的信息素挥发因子,增加算法进行全局搜索的可能性,避免算法陷入局部最优。设计三种栅格障碍图对两种算法进行仿真,结果对比均表明,经过改进得到的AOA蚁群算法的初次收敛次数更少,迭代速度大大增强,并且最终规划得到的最小路径长度