势场蚁群算法提升机器人路径规划效率

本文主要探讨了蚁群算法在机器人路径规划中的应用，特别是在解决传统蚁群算法收敛速度慢和人工势场法容易陷入局部最优问题上的创新方法。作者们针对移动机器人面临的复杂环境，提出了将蚁群算法与人工势场相结合的策略。他们采用栅格地图作为环境模型，通过在蚁群搜索过程中引入人工势场的局部搜索优化，将人工势场中的力因素转化为局部扩散的信息素。这种转换使得蚂蚁更倾向于探索具有高适应值的子空间，从而减少重复路径和蚂蚁“迷失”的情况，提升了算法的全局寻优能力和预避障性能。 具体来说，作者构建了一种基于势场的蚁群优化算法，它在保持蚁群全局搜索的同时，增强了对障碍物的感知和绕行能力。通过对比不同参数组合下的传统蚁群算法、人工势场法以及改进算法的仿真结果，实验数据表明，基于势场蚁群算法的全局路径规划显著加快了寻优过程，其收敛速度提高了大约一倍。这种方法不仅提高了路径规划的效率，而且在处理复杂动态环境中具有较好的稳健性。 论文的研究背景起始于2015年9月，由刘建华、杨建国等人共同完成，他们分别来自东华大学机械工程学院、石家庄铁道大学电气与电子工程学院和清华大学智能技术与系统国家重点实验室。他们的研究得到了国家863计划、国家自然科学基金和河北省自然科学基金的资助。刘建华博士和杨建国教授分别是该领域的专家，分别负责机器人控制和机电一体化的研究。 这篇论文为机器人路径规划提供了一个创新的方法，通过融合蚁群算法和人工势场，有效解决了路径规划中的关键问题，对于提升移动机器人在实际环境中的导航能力具有重要的理论和实践价值。