基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题，提出一种以栅格地图为环境模型，在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法，将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素，使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索，减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁“迷失”数量，提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较，验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力，收敛速度提高近1倍