移动机器人势场跳点优化蚁群算法避障规划

作     者：胡俊立 王峰 

作者机构：河南工业贸易职业学院机电工程学院 河南科技大学机电工程学院 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2024年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(222102220120) 河南省高等学校重点科研项目计划(22B413002) 河南省高等学校重点科研项目计划(22B413003) 

主　　题：机器人避障 全局规划 人工势场法 路径优化 

摘      要：随着智能控制技术研究的不断深入，移动机器人避障规划问题在智能制造领域得到广泛的应用。为了弥补蚁群算法(ACO)临过快收敛以及会造成局部最优的问题，引入势场跳点(PJP)对蚁群算法进行优化，更新补齐获得的最优路径全局信息素浓度，设计了一种基于势场跳点优化蚁群算法(PJPACO)的移动机器人避障规划。给出了PJPACO控制流程，并展开仿真和实验测试分析。仿真研究结果表明：以PJPACO算法形成更少路径转折点，具备更快收敛速度并且可以获得更优路径。通过试验验证发现，PJPACO算法获得了比ACO算法更短寻路时间，机器人可以达到更短行走路径，加入PJP算法后构建的ACO算法可以更高效规划机器人路径。该研究对提高移动机器人的工作效率具有很好的实际指导意义，可以拓宽到目标识别等领域。