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势场改进蚁群算法优化机器人路径规划

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针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场优化蚁群算法的障碍物环境机器人路径规划算法,算法通过斥力改进和虚拟力点设置改进人工势场算法的U形障碍物避免能力,并通过改进势场优化蚁群算法的启发函数、信息素更新和状态转移函数,以调节信息素的自适应更新,从而平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于实验采用的已有改进蚁群算法.
Robot Path Planning Algorithm Improved by Potential Field and Ant Colony

刘师良、杜改丽、黄武峰

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河南医学高等专科学校,河南 郑州 451191

广西科技大学自动化学院,广西 柳州 545616

路径规划 地图栅格化 改进人工势场 蚁群算法 自适应信息素更新

SFZX2018015

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.(11)
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