基于改進多步長蟻群算法的機器人路徑規劃

王明輝

(鹽城工學院信息工程學院，江蘇鹽城 224051)

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路徑規劃一直是移動機器人領域的關鍵技術之一，指的是找出一條在特定環境中連接起點與終點的移動機器人最佳路徑。路徑規劃問題上具有代表性的傳統算法有A法、RRT法、人工勢場法、神經網絡算法等。除此之外，還有大量仿生算法例如粒子群算法、遺傳算法、蟻群算法等。其中，蟻群算法的應用最廣泛，主要是因為它具有正反饋策略、尋優效果好等優點。

蟻群算法最早是由DORIGO根據螞蟻搜尋食物行為設計提出的。蟻群算法具有優勢，但也存在穩定性差、易局部收斂等缺陷。因此國內外學者針對蟻群算法的缺陷，提出了許多不同的改進方案。文獻[9]針對傳統蟻群算法存在收斂性差、魯棒性不足等缺點，采用了一種多步長蟻群算法，該模型可以根據周圍情況自由選擇步長，并尋找出一條最短路徑，基于柵格環境選擇機器人的步長，改進信息素更新公式，同時對信息素加以限制，防止算法過早收斂。文獻[10]為改進基本蟻群算法魯棒性不足的問題，設計了一種自適應蟻群算法，能夠依據算法中解的分布情況，動態地更新調節信息素，同時在多步長選擇模型中選取最佳步長，提升算法全局搜索性能，仿真表明改進的蟻群算法相可以更加準確且迅速地尋找出最短路徑。

結合以上的研究成果及問題，本文作者基于移動機器人實際工作情景，提出一種改進的多步長蟻群算法。將移動機器人運行環境轉化為柵格環境，設計一種多步長的選擇模型，改善基本蟻群算法中單步移動模式的不足，從而縮短路徑距離。……