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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

王娇娇 毛剑琳

昆明理工大学信息工程与自动化学院

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。
关键词: 蚁群算法;移动机器人;全局路径规划;局部避碰规划
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