改进蚁群算法提升机器人路径规划效率与安全性

在这篇论文研究中，作者针对二维静态环境下的机器人路径规划问题，对基本蚁群算法进行了深入的改进。基本蚁群算法在处理这类问题时，存在搜索效率低、易陷入局部最优解等不足。为了提高算法性能，研究者引入了新的策略来改进算法。 首先，改进的蚁群算法采用了不同的期望值机制，这意味着蚂蚁在选择下一个探索节点时，会根据一个自适应调整的信息素挥发系数来决定，这有助于提高信息传递的有效性和全局搜索能力。挥发系数的自适应调整能够更好地平衡探索和利用两个阶段，减少陷入局部最优的可能性。 其次，算法中加入了拐点参数作为路径评价标准之一。通过考虑路径的平滑性，即避免过多的拐弯，使得寻找到的路径不仅最短，还更加接近实际可行的机器人运动路径，提高了路径的实用性。 在环境建模方面，研究者选择了栅格法，这是一种常用的二维空间表示方法，它将机器人工作区域划分为网格单元，便于处理障碍物和路径规划。栅格法模型简单直观，且与旅行商问题相似，有利于算法的实现和理解。 通过对比实验，改进后的蚁群算法显示出显著的优势，搜索能力增强，路径长度缩短，从而提高了算法的效率。这意味着机器人在有障碍物的环境中，能够更有效地避开障碍，更快地找到从起始点到目标点的安全路径。这篇论文通过创新的算法改进策略，为机器人路径规划提供了一种有效且高效的解决方案，对于实际的移动机器人应用具有重要的理论价值和实践意义。