改进IACA-GM算法在移动机器人路径规划中的研究

作者：李笑勉; 左大利; 舒雨锋; 聂清彬

来源：机械设计与制造, 2020, (12): 256-264.

DOI：10.19356/j.cnki.1001-3997.2020.12.060

• 移动机器人
• 栅格法
• 蚁群算法
• 最优路径

针对传统蚁群算法应用在机器人路径规划当中,容易出现搜索空间过大,容易陷入局部最优,搜索效率过低等缺陷,提出一种在传统蚁群算法基础上,加入伪随机因子,利用下一节点到目标节点的距离来修改期望启发函数,改变差路径信息素更新方式的算法(Improved ant colony algorithm based on grid model,IACA-GM),建立栅格环境模型进行模拟仿真,实验结果表明,IACA-GM算法有效地缩小了最优路径的搜索范围,减少了循环次数,加快了算法收敛速度,提高了机器人对最优路径的搜索效率。

• 出版日期2020
• 单位机电工程学院; 西南交通大学希望学院; 东莞职业技术学院