黄 辰 费继友, 刘 洋 李 花 刘晓东

(1.大连交通大学机械工程学院， 大连 116028； 2.大连交通大学动车运用与维护工程学院， 大连 116028；3.釜庆国立大学工程学院， 釜山 608737)

基于动态反馈A*蚁群算法的平滑路径规划方法

黄 辰1费继友1,2刘 洋3李 花2刘晓东2

(1.大连交通大学机械工程学院， 大连 116028； 2.大连交通大学动车运用与维护工程学院， 大连 116028；3.釜庆国立大学工程学院， 釜山 608737)

针对移动机器人提出了一种基于动态反馈A*蚁群算法的平滑路径规划方法。首先，为了克服蚁群算法收敛速度慢的缺点，提出了简化A*算法来优化初始信息素设置以解决初次搜索的盲目性，并借鉴多策略进化机制加强算法的全局搜索能力。其次，为了进一步提高算法在路径规划中的适应能力，解决陷入局部极小和停滞问题，引入闭环反馈思想来实现参数的动态自适应调节。最后，结合三次B样条曲线对所规划的路径进行平滑处理，以满足移动机器人实际运动路径的要求。通过仿真表明：与原蚁群算法相比，动态反馈A*蚁群算法平均可减少10.4%的路径成本和65.8%的计算时长。同时，该算法在动态和静态环境中，均能快速规划出一条光滑优质路径。

路径规划； 蚁群算法； 动态反馈； A*算法； B样条曲线

引言

目前，路径规划成为移动机器人控制领域的热点之一[1-2]。除传统的规划方法，如人工势场法[3]、栅格法等，启发式智能方法由于其良好的学习能力也开始应用到移动机器人的路径规划领域[4-8]。其中，蚁群算法(AC)由于具有并行性、强鲁棒性等优点在移动机器人路径规划问题的解决中得到广泛应用，但存在收敛速度慢，易陷入局部最优以及初期信息素匮乏等现象，使得搜索比较盲目，导致收敛速度慢等问题。……