摘要

针对不同环境下智能车辆路径搜索问题和传统蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等情况,建立栅格地图模型,设计了一种改进蚁群与势场融合算法的平滑路径规划算法。在传统蚁群算法中引入了势场合力变化系数,与人工势场法相融合,减少了陷入局部最优的情形;引入自适应信息素调整策略和精英蚂蚁增加信息素提高算法收敛速度,保证了算法搜索时的有效性;对规划出的路径进行拐点处理使得路线更加平滑、安全。仿真结果显示:改进算法在稀疏障碍物下比文献[13]算法和基本蚁群算法提升了27.7%、81.1%;密集环境下分别提高36.9%、79.0%,并且路径长度与文献[13]相差很小,拐点数量也要小于其它两种算法,路线更加安全平滑。