改进蚁群算法在移动机器人避障中的应用

摘要

cqvip:在移动机器人路径规划中,由于基本蚁群算法具有进化缓慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蚁群算法。建立了静态环境下的路径规划栅格模型,通过对信息素启发因子及期望启发因子实时调节,自适应改变挥发因素,在初始时刻扩大蚁群的搜索范围,以免陷入局部最优。针对凹型障碍物,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下算法也能较好的收敛。与其他算法的仿真结果表明,此算法在栅格地图模型中,能快速地避开障碍找到最优解。