文献类型：期刊文章

作　　者：钱平[1,2] 顾才东[1] 鲜学丰[1,2] 刘业[1]

QIAN Ping;GU Cai-dong;XIAN Xue-feng;LIU Ye

机构地区：[1]苏州市职业大学计算机工程学院,苏州215104 [2]江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研究开发中心,苏州215000

出　　处：《制造业自动化》

基　　金：国家自然科学基金(61472268);苏州市科技计划项目(SNG2022064)。

年　　份：2022

卷　　号：44

期　　号：12

起止页码：181-184

语　　种：中文

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

摘　　要：水下机器人在民用和军事领域都有着非常重要的价值,而路径规划是水下机器人的关键技术之一。为了解决蚁群算法在水下机器人在路径规划中收敛速度慢,易陷入局部最优情况,累计转折角大和易与障碍物碰撞等问题。提出了在基本蚁群算法基础上,改进初始信息素和信息素更新方式的方法加快蚁群算法的收敛速度;将蚁群算法(ACA)和遗传算法(GA)融合提出了ACAGA算法加快收敛速度同时解决陷入局部最优问题;最后采用平滑机制进行平滑优化处理解决转折角过大和易与障碍物碰撞问题。仿真结果表明,提出改进的蚁群算法在完成路径的规划过程中,表现出良好的综合性能。

关 键 词：水下机器人 路径规划 改进蚁群算法

分 类 号：TP242]