机械工程学报

作者：马小陆, 梅宏

单位：安徽工业大学电气与信息工程学院 马鞍山 243000

关键词：移动机器人,路径规划,蚁群算法,人工势场法,跳点搜索算法；

基金：国家自然科学基金（51574004）、安徽高校自然科学研究重点（KJ2019A0065）、安徽省科技重大专项计划（16030901032）和芜湖市2017年度科技计划（2017yf26）资助项目。

针对势场蚁群算法路径转折点数量过多、收敛速度过快、容易陷入局部最优等问题，提出了基于势场跳点的蚁群算法。该算法融合了蚁群算法和跳点搜索算法的搜索策略，使规划出的路径更加平滑；引入了势场合力递减系数，减少了势场蚁群算法因势场而陷入的局部最优问题；引入了简化的跳点搜索算法对初始化信息素进行更新，提高了算法前期的搜索效率。为验证该算法的有效性，使用不同规格的栅格地图进行了仿真试验，仿真结果表明，相比于势场蚁群算法，该算法能够有效减少收敛迭代次数，其收敛搜索时间更短，且最终搜索到的路径更优。最后将该算法应用到实际的基于ROS的移动机器人导航试验中，试验结果表明，该算法能有效解决移动机器人全局路径规划问题，且能明显提升机器人全局路径规划的效率。

来源：2021年第1期

《机械工程学报》期刊编辑部

查看机械工程学报杂志2021年第1期