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摘要
针对目前移动机器人的路径规划问题，提出一种新的自适应机制建立信息素更新策略，通过增加自适应阈值以及优化蚁群算法生成的路径，使得生成的路径符合真实运动轨迹，提高移动机器人在行走过程中对未知环境的适应性和高效性。首先建立栅格地图和输入初始信息素和设置算法参数，将蚂蚁置于起点并计算当前状态转移概率。然后将获取到的当前自适应阈值与状态转移概率进行比较，根据比较结果选择蚂蚁行走的下一节点，更新路径直到蚂蚁到达终点，直到这一代M只蚂蚁全部遍历。最后动态更新信息启发因子α、期望启发因子β和信息素，重复步骤直到迭代完成，对生成的路径进行优化处理并输出最优路径。实验和应用表明，该方法解决了移动机器人在路径规划开始时缺乏信息素的问题，加快收敛速度，更符合移动机器人行进的运动轨迹，适用于未知动态环境中移动机器人的路径规划。
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