一种面向室内AGV路径规划的改进蚁群算法

作者：肖金壮^*; 余雪乐; 周刚; 孙可可; 周振

来源：仪器仪表学报, 2022, 43(03): 277-285.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.J2109071

• 路径规划
• 蚁群算法
• AGV
• B样条平滑

针对传统蚁群算法在大规模和复杂环境中，全局搜索效率差，收敛速度慢，路径转弯次数过多且不够平滑等问题，本文提出一种改进蚁群算法。该方法通过动态更新不同等级蚂蚁路径上的信息素，加快算法的收敛速度；通过引入距离函数和方向函数作为启发因子，改善路径搜索质量；采用一种改进自适应伪随机转移策略，减小陷入局部最优解的概率；在最优路径的基础上引入三次均匀B样条曲线进行优化，提高路径的平滑性。通过在2种不同规模环境下的路径规划实验表明，本文算法相比传统算法在分别减少55.6%和59.4%转弯次数的基础上，提升87.5%和100%的收敛速度，验证了本文算法的优越性。最后，以QBot2e为平台，将本算法应用到室内自动导引车(AGV)路径规划中，进一步验证了算法的实用性。

• 单位
  电子信息工程学院; 河北大学