基于改进蚁群算法的导览机器人平滑路径规划

为了解决传统蚁群算法在导览机器人路径规划中,存在路径拐点多、规划路径非最短,路径搜索盲目性大等不足,提出一种改进蚁群算法。首先,选用栅格地图模拟导览机器人的运行环境,采用起点、终点双向搜索的16方向24邻域搜索策略,增加搜索方向,扩大蚂蚁搜索视野,提高全局搜索能力;然后把起点、当前节点、下一节点和终点的信息加入启发函数中,增加搜索路径时的针对性;另外引入伪随机状态转移策略和动态调整的信息素挥发系数,提高收敛速度和避免算法早熟;最后采用三次B样条曲线对上述得到的路径进行平滑处理。在仿真平台上,经过与其他算法对比,验证了论文算法在不同复杂程度环境地图中的有效性和优越性。