人工势场与蚁群算法结合下的移动机器人路径规划研究及其仿真

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针对现代移动机器人路径规划中的蚁群算法收敛速度比较慢,并且容易陷入局部最优的问题中,提出了基于势场蚁群算法的多机器人编队研究。此算法通过机器人、人工势场力和目标的距离时间机器人移动及避障综合启发信息的创建,并且通过蚁群搜索机制处于未知环境中,对机器人通过起始位置到目标位置全局的最优路径进行寻找。所提出的算法能够有效结合人工势场法及蚁群算法,从而有效提高传统蚁群算法对于最优路径搜索的效率。最后,利用仿真实验对提出算法在机器人编队规划过程中的有效性进行了全面的仿真。
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