改进蚁群算法：水下机器人避障路径规划与安全策略

本文主要探讨了"基于蚁群算法的水下机器人避障路径规划"这一主题，由罗颀栋和张延恒两位作者共同完成。他们针对北京邮电大学自动化学院的研究背景，罗颀栋作为硕士研究生专注于水下机器人的运动控制，而张延恒则是一位副教授，同时也是硕士生导师，他的研究领域包括机器人机构、运动学及动力学以及智能机器人技术。 文章的核心内容是将蚁群算法应用于水下机器人的路径规划，这是一种重要的自主导航策略。蚂蚁系统以其自然觅食行为中的探索与合作特性启发了优化算法的设计。在路径规划过程中，作者对关键参数如信息素更新规则、蚂蚁的选择策略等进行了深入对比和讨论，目的是提高算法的效率并避免陷入局部最优解，确保路径规划的全局最优性。 为了增强避障性能和安全性，作者引入了警戒栅格的概念，这种网格结构可以在机器人运动时提供实时的环境感知，防止它接近障碍物。此外，贝塞尔曲线的运用进一步提升了路径规划的平滑度，使得机器人的运动轨迹更加流畅，从而提高了整个系统的动态性能和用户体验。 通过这些改进，该研究不仅扩展了蚁群算法在水下机器人领域的应用，而且为实际操作中的避障路径规划提供了一种更有效且安全的方法。这项工作对提升水下机器人在复杂环境下的自主导航能力具有重要意义，为未来水下机器人技术的发展提供了理论支持。 关键词：水下机器人、避障、路径规划、蚁群算法。这篇文章对于理解基于生物启发的优化算法在机器人技术中的实际应用以及如何优化避障策略具有很高的学术价值。