摘要路径规划技术是机器人导航中最重要的环节,同时也是自主式移动机器人技术的一个重要组成部分。目前使用的方法有遗传算法、神经网络、人工势场、计算几何法等。但以上方法在复杂环境下存在明显不足,特别是在包含大量不规则障碍物的情况下,算法或计算量过大或不能得到最优解。蚁群算法是一种较全面的启发优化算法,它不仅能够解决不同类型的优化问题,而且在求解大量问题时也能获得极佳的性能。在机器人路径规划领域不少学者已对此算法的应用做了大量的研究。本文是在基本蚁群算法的基础上,借鉴带精英策略的蚂蚁系统、基于最大最小蚂蚁系统等改进算法的思想,提出了一种基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法。与其它的蚁群算法比较本算法主要有以下几个方面的改进:引入精英蚂蚁策略,并对精英思想进行了创新运用;引入视觉探测功能,加强了蚂蚁的探测视野;运用路径的优化功能和优化结果的定时输出,提高了机器人行走路径的可用性和规划算法的实时性;改进了蚂蚁状态转移策略,增强了蚂蚁对目标的方向感;运用了死锁检测机制,并提出了相应的死锁解除策略。在论文后面,,以分析、验证所提算法。仿真实验结果表明了算法的有效性和可行性。关键词:蚁群算法;精英策略;死锁检测;,,,,whichnotonlycansolvedifferenttypesofoptimizationproblems,,profitsfromtheAntsystemwithelitiststrategyRankbasedonMax-MinAntSystemtoimproveAntAlgorithmthinkingautoadaptivealgorithmtoimproveAntAlgorithmthinking,paredwithotherantcolonyalgorithm,thisalgorithmmainlyhaveseveralfollowingaspectsoftheimprovement:theintroductionoftheeliteantstrategyandinnovativeuseofthethiselitelinking;Theintroductionofvisualdetectioncapabilitytoenhancedthedetectionantsvision;usespathoptimizationfeaturesandoptimizationresultsoftheregularoutput,improvingtheavailabilityofwalkingrobotpathandofreal-timeplanningalgorithm;providinganewstrategyforthetransferofstateants,thenstrengthenedtheant’ssenseofdirectiontothetarget;、analysis、verificationandconvergenceofresearch,simulation
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