张 毅，李 奎，黄 超

(重庆邮电大学 先进制造工程学院，重庆 400065)

0 引 言

随着国家经济的发展以及对机器人领域的重视，国内移动机器人技术发展相当快，也渗透到各个行业中[1-2]。根据移动机器人的导引方式不同，有激光导引、电磁导引、视觉导引、惯性导引、二维码导引等。由于二维码导引有成本低、柔性高、定位准确、累积误差小等优点，本文主要对二维码导引的移动机器人在结构化栅格工作环境下的路径规划展开研究。

移动机器人路径规划一直是机器人学重要研究内容，在过去20年里，国内外许多学者就此展开了广泛而深入的研究，主要的研究内容是机器人基于不同导引方式、不同工作环境、不同优化目标下的路径规划问题。传统的路径规划有A*算法和Dijkstra算法，A*算法在环境复杂的时候不一定能规划出最优路径，Dijkstra算法的实质是广度优先搜索，时间和空间复杂度较高。近年来，许多群体智能算法应用在移动机器人路径规划中，包括神经网络算法[3]、遗传算法[4]、粒子群算法[5]、人工势场法[6]等，这些算法应用在不同的环境中也有明显的缺点和不足，例如人工势场法容易陷入局部最优，遗传算法适用于全局路径规划，但是运行速度不快，神经网络算法收敛速度慢，计算复杂，内存占用大。蚁群算法在解决移动机器人路径规划问题中是一种更成熟更有效的群体智能算法，它有启发式搜索、鲁棒性强、分布式计算、信息正反馈等优点，但也有收敛速度慢、容易陷入局部最优和停滞现象等缺点。……