文献类型：期刊文章

作　　者：赵娜[1] 陈越峰[1,2]

ZHAO Na;CHEN Yue-feng(School of Mechanical and Electronic Engineering,Eastern Liaoning University,Dandong 118000,China;College of Mining Engineering,NorthChina University of Science and Technology,Tangshan 063210,China)

机构地区：[1]辽东学院机械电子工程学院,辽宁丹东118000 [2]华北理工大学矿业工程学院,河北唐山063210

出　　处：《火力与指挥控制》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41574072)。

年　　份：2021

卷　　号：46

期　　号：7

起止页码：39-44

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法。在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力。简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性。

关 键 词：路径规划 地图栅格化  改进人工势场  蚁群算法 自适应信息素更新  

分 类 号：TP242.6]