王志中

（重庆建筑工程职业学院，重庆 400072）

1 引言

随着机器人人工智能的不断提高，机器人能够更加自觉、高效地为人类服务。机器人作为多个学科领域的集合体，其可以为代替人类劳动[1]，将人类从反复的体力劳动中解放出来，如室内清洁机器人、机械臂；也可以完成人类无法进行或难以进行的工作，如擦窗机器人、月球车等。机器人路径规划问题是机器人导航研究的重点，是对机器人导航需要解决的首要问题[2]。因此寻求一条路径最短、收敛最快、能够避开障碍的最优路径，对解决机器人导航问题具有重要意义。按照对机器人工作环境信息的掌握程度，机器人路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划[3]。全局路径规划是机器人工作环境已知，当前的全局路径规划方法有栅格解耦法[4]、拓扑图法[5]、可视图[6]等。局部路径规划是指机器人工作环境未知，是一种边探测工作环境边进行路径规划的问题，局部路径规划方法有人工势场法[7]、模糊逻辑算法[7]、遗传算法[8]等。这些方法在全局或局部路径规划中都取得了很好的效果，当前使用智能算法的群智能特性寻找机器人避障的最优路径称为机器人研究的热点问题。介绍了栅格环境建模方法，将工作环境转化为机器人可以识别的数学模型，分析了蚁群算法原理，对路径搜索策略和路径选择策略提出了改进方法，并提出了信息素挥发系数的自适应调整方法，改进算法与传统算法相比，具有更快的收敛速度、更集中于最优路径、更优的最优解。……