基于改进蚁群优化算法的AUV三维路径规划

作     者：蒲兴成 冼文杰 聂壮 PU Xingcheng;XIAN Wenjie;NIE Zhuang

作者机构：重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 铜陵学院数学与计算机学院安徽铜陵244061 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2024年第19卷第3期

页      面：627-634页

核心收录：

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61876200) 安徽省质量工程项目(2022cxtd162) 安徽省自然科学基金项目(2008085MG227) 铜陵学院人才引进项目(R23010) 安徽省重点研究与开发计划项目(202004a05020010) 重庆市教委项目(KJZD-M202001901) 重庆市科委项目(cstc2020jcyj-msxmX0895) 

主　　题：路径规划 改进蚁群算法 启发函数 信息素更新 收敛速度 三维路径规划 自主水下机器人 转移概率 

摘      要：针对蚁群算法在三维路径规划时收敛速度慢且难以收敛至最优的缺点,提出一种新的改进蚁群算法,并将其应用于自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)三维路径规划。与现有算法相比,改进算法优点主要体现在3个方面:首先,引进伪随机状态转移概率提升算法全局搜索能力;其次,将距离和轨迹限定因子引入启发式函数,距离因子保证搜索不断趋近目标点,在轨迹限定因子约束下,轨迹累计转角更小,以此提升收敛速度和精度;最后,通过扩大信息素增量差距并逐步提高信息素衰减系数,进一步提高路径规划效率。实验结果表明,改进蚁群算法能够获得累计转角更小路径,且路径长度更小,收敛速度更快。