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摘要
针对蚁群算法在智能车辆避障路径规划中存在拐角多、收敛速度慢的问题，通过对基本蚁群算法的启发函数和信息素浓度更新模型改进，提出一种基于A*蚁群融合算法的避障路径规划方法。首先，利用A*算法估价函数和转弯拐角惩罚因子，构造了一种增强型启发函数，以引导算法对目标点的感知，减少路径搜索的盲目性，提高规划路径平滑度；其次，提出一种基于拐角惩罚因子的自适应信息素浓度增量模型，以提高全局收敛速度。最后通过基于复杂障碍环境的栅格地图仿真分析证实了算法的有效性。
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单位山东圣翰财贸职业学院; 武汉大学
