基于改进蚁群算法的喷涂机器人路径规划

为解决喷涂机器人路径规划中存在复杂曲面的几何特性,将复杂曲面划分为若干块,建立喷枪路径的评价函数,在划分后的每一块上进行喷枪机器人的喷枪路径规划。对划分后的多个面片进行喷涂路径的排序组合优化,建立考虑路径排序与喷涂方向的旅行商问题模型,并建立了相应的优化目标和成本函数。由于传统蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,借鉴A*算法的启发式函数自适应调整的思想引入到蚁群算法的启发函数中,同时对算法状态选择策略进行改进,增加了解的多样性,使得算法的收敛速度加快。仿真结果表明:改进后蚁群算法的喷涂机器人路径规划算法加快了收敛速度,具有较强的鲁棒性和全局寻优能力。