基于蚁群算法的仿生移动机器人路径规划优化

该篇毕业论文深入探讨了自主仿生移动机器人路径规划算法的研究，着重于利用蚁群算法这一智能仿生技术为基础，解决不同环境下的机器人路径规划问题。论文主要分为三个部分： 1. 单个机器人在静态环境下的路径规划：作者首先解析了蚁群算法的基本原理，分析了其优点和不足。为了克服算法的局限性，论文提出了改进措施，如优化全局信息素更新机制，设计更有效的启发函数，并针对可能出现的死锁问题提出解决方案。通过MATLAB搭建的仿真模型，结果显示改进后的算法显著提升了机器人在静态环境中的全局路径规划效率。 2. 单个机器人在动态环境下的路径规划：面对动态障碍物的移动特性，作者将碰撞类型进行了分类，并针对每种类型制定了相应的避碰策略。通过二次规划，将全局路径规划与局部路径规划相结合，确保机器人能在动态环境中安全地进行路径规划。仿真验证结果证明了该方法的有效性和可行性。 3. 多机器人动态环境下的路径规划：论文深入剖析了多机器人系统的体系结构和潜在的路径冲突问题。作者采用了优先级策略来协调各个机器人之间的路径，以避免冲突。通过MATLAB仿真，验证了多机器人系统在动态环境中的路径规划能力。 论文的关键技术和领域包括蚁群算法、路径规划、动态环境和多机器人系统。整体研究展示了作者在路径规划技术上的深入理解和创新，为单个和多机器人在复杂环境中的自主导航提供了理论支持。此外，文中包含丰富的图表（46幅图）、详实的数据（1个表）和广泛的相关文献引用（60篇），充分展现了作者对该领域的扎实研究和严谨态度。