融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划

作者：李志锟; 赵倩楠

来源：电光与控制, 2022, 29(11): 118-124.

• 移动机器人
• 路径规划
• 人工势场法
• 蚁群算法
• 信息素

通过对人工势场法与蚁群算法进行融合，给出了一种融合人工势场蚁群算法的移动机器人路径规划算法。一方面，引入目标点距离影响因子，改善势场力对移动机器人路径搜索的影响，通过改进斥力场函数，避免移动机器人因受到较大的斥力而无法规划出最优路径；另一方面，构造势场力启发函数，同时考虑距离启发信息和势场启发信息，初始化信息素的差异化分配方式有利于提高算法的收敛速度。实验结果表明，融合人工势场蚁群算法相比于文献[15]算法，在最优路径长度、路径转折次数、收敛速度三方面分别提高了2.6%,25%和66.7%,表明了该算法在路径规划方面的优越性。

• 单位
  机电工程学院; 广东科技学院