室内移动机器人平滑路径规划：障碍物检测与势场蚁群算法优化

本文主要探讨了"基于障碍物检测势场蚁群算法的平滑路径规划"这一主题，由陈铁中、石万凯、王薪宇和谢建斌四位作者共同完成，发表在中国科技论文在线上。他们的研究聚焦于解决室内移动机器人在路径规划方面的挑战，特别是针对传统蚁群算法在初期阶段信息素浓度差异较小、收敛速度较慢的问题。 首先，作者提出了一种改进的策略，即在算法初始阶段，通过有效的障碍物检测方法，规划出一条粗略路径，以此优化初始信息素的分布。这样做的目的是为了提升算法的初期性能，减少盲目搜索的可能性，提高搜索效率。 接着，他们将障碍物检测方法规划出的路径长度作为衡量距离的新标准，而不是传统的欧氏距离。同时，引入人工势场优化启发信息，通过设置信息素的上下限和启发信息的冷却系数，保持算法在收敛速度和全局路径搜索能力上的平衡。这种方法旨在防止蚁群算法在初期过度依赖局部信息，而在后期陷入局部最优解。 最后，作者们将蚁群算法规划出的折线路径进一步优化，通过贝塞尔曲线转化为移动机器人实际应用中的平滑路径。这种转换考虑了机器人的动态特性和舒适性，确保路径既避开障碍物又能提供平稳的行驶体验。 本文的研究关键词包括机械工程、蚁群算法、路径规划以及障碍物检测，其在科学分类上属于TP181（一般工程）和TP242（自动化技术）。这项工作不仅解决了移动机器人路径规划中的实际问题，也为同类研究提供了新的思路和改进方法，对于推动室内机器人技术的发展具有重要意义。