移动机器人导航路径的异构串行蚁群算法规划

为了减少机器人工作路径长度和拐点数量,提出了基于异构串行蚁群算法的路径规划方法。介绍并改进了栅格模型的投影、膨化和编码过程;以减少工作路径长度和拐点数量为目标,建立了机器人导航路径的优化模型。分析了标准蚁群算法原理,依据起点和目标点位置的先验知识,引入了信息素非均匀初始化方法;在概率公式中添加了角度启发因子;并在蚁群中加入具有全局通视能力的蚂蚁,提出了异构蚂蚁串行策略。在(10×10)和(20×20)规模栅格中,将异构串行蚁群算法用于机器人路径规划,与标准蚁群算法和文献[12]超强启发算法相比,异构串行蚁群算法规划路径长度最短,且拐点数量远小于另外两种算法。仿真结果表明异构串行蚁群算法在机器人路径规划中具有优越性。