移动机器人动态环境路径规划：蚁群算法的应用

“动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法.pdf”是一篇关于移动机器人在复杂动态环境中进行实时路径规划的学术论文。该研究提出了一个新方法，利用模糊逻辑描述机器人的局部环境模型，并结合改进的蚁群算法及滚动规划策略，以应对环境的模糊性和不确定性，确保规划的实时性。 在移动机器人技术领域，路径规划是关键问题之一。这篇论文的核心在于如何在不断变化的环境中有效地规划机器人的行进路径。研究人员首先应用模糊逻辑来构建环境模型，模糊逻辑能处理不确定和不精确的信息，从而适应传感器测量误差导致的环境信息模糊性。通过这种方式，机器人能够更准确地理解和反应其周围环境。 接着，论文引入了改进的蚁群算法。蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物过程中集体智慧的优化算法，适用于解决路径搜索问题。在这个路径规划方法中，蚁群算法被用来快速寻找局部最优路径。这种方法的优势在于，它能够并行搜索多个可能的路径，大大提高了路径规划的速度。 为了实现动态环境下的实时路径规划，论文还结合了滚动规划策略。滚动规划是一种动态决策方法，它在规划过程中不断更新和调整未来的行动方案。机器人在沿着当前局部最优路径行进的同时，会根据环境变化不断更新和修正路径，确保规划的实时性和适应性。 通过这种方式，该方法不仅克服了环境信息的模糊性和不确定性，还利用蚁群算法的群体智能特性，保证了规划过程的效率。仿真结果证实了所提算法在动态环境中的有效性与可行性，这为移动机器人在复杂环境下的自主导航提供了理论支持。 论文的作者曾碧和杨宜民均来自广东工业大学，他们的主要研究方向是智能机器人技术和相关规划决策问题。这篇论文发表于《广东工业大学学报》，并得到了广东省自然科学基金的资助。 该研究提供了一种创新的路径规划策略，结合了模糊逻辑、蚁群算法和滚动规划，为移动机器人在复杂动态环境中的自主导航提供了新的思路和解决方案。