任红格，胡鸿长，史涛

(1.天津城建大学 控制与机械工程学院，天津 300384；2.华北理工大学 电气工程学院，河北 唐山 063210)

移动机器人路径规划是机器人学研究领域中的一个重要组成部分，其任务是在具有障碍物的环境内，按照一定的评价标准(工作代价最小、行进路线最短等)寻找一条从起始状态(包括位置和姿态)到目标状态(包括位置和姿态)、与障碍物无碰的路径[1]。根据环境信息的已知程度不同，移动机器人路径规划又可分为环境已知的全局路径规划及环境未知的局部路径规划。全局路径规划主要分为2个问题，即环境构建与搜索算法。目前，可视图法、栅格法等在环境构建中应用较多，对于搜寻路径最优的算法，比较流行的是A*算法[2-5]、遗传算法、蚁群算法等[6-9]。

蚁群算法最早成功应用于解决著名的TSP(Travelling salesman problem )，该算法采用了分布式并行计算机制，易于和其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性,因此，也常常将蚁群算法应用到许多实际问题上。金飞虎等[10]将蚁群算法应用于自由飞行空间机器人的路径规划中，文献[11]则将蚁群算法应用于图像分类中。该项目则提出一种改进蚁群算法，采用修改算法路径搜索策略、启发函数以及信息素挥发系数，改进算法与传统算法相比，不仅具有更快的收敛速度，而且搜索到的路径也更优。

1改进蚁群算法

1.1 环境建模

本文采用栅格法对已知的环境信息进行建模，通过将序号以及二维直角坐标相结合的方式对栅格进行标记。……