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动态环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划 下载：22 浏览：365

王娇娇 毛剑琳 《信息通信与技术》 2019年11期

摘要:
针对同时具有静态和动态障碍物的复杂环境下机器人路径规划问题，提出一种基于改进蚁群算法(ACA)的路径规划方法。文章所述的方法由两部分组成，分别为全局和局部预测避障路径规划。首先，在传统ACA上调整转移概率，加入精英策略以解决路径规划时易陷入局部最优的问题。其次，针对上述改进ACA在动态障碍物环境中适应性低的弊端，通过加入滚动窗口指导移动机器人在栅格环境中避开动态障碍物，仿真结果表明所述方法具有可行性。

一种基于改进蚁群算法的载人潜水器全局路径规划 下载：58 浏览：488

史先鹏1,2 解方宇2 《海洋研究》 2020年5期

摘要:
当前关于使用蚁群算法解决载人潜水器路径规划问题的研究,往往只注重路径的长度和算法收敛速度,容易忽略路径点与障碍物之间的距离和路径的平滑度等要素。载人潜水器过于靠近障碍物航行时容易产生碰撞;按照不平滑路径行驶时,频繁地转向会降低航行效率。为解决这些问题,受人工势场法启发,文中在蚁群算法的概率选择环节引入障碍物惩罚因子φ和转向惩罚因子ψ,对路径点的选择加以限制。仿真测试表明,相比于传统蚁群算法和Dijkstra算法,该算法规划的路径与障碍物之间保持安全距离且转向次数更少,因此载人潜水器按照此路径航行时,安全性和航行效率更高。
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