【摘 要】
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针对基于蚁群算法的智能小车在复杂环境下易陷入局部最优的路径规划问题,提出一种改进蚁群算法的全局动态路径规划方法。该方法依据智能小车行驶的环境信息,首先通过栅格法进
【基金项目】
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国家自然科学基金(61873264),太原科技大学大学生创新创业训练项目(2019369)
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针对基于蚁群算法的智能小车在复杂环境下易陷入局部最优的路径规划问题,提出一种改进蚁群算法的全局动态路径规划方法。该方法依据智能小车行驶的环境信息,首先通过栅格法进行环境建模,以初始信息素的不均匀分配方法代替信息素的均匀分配方式,避免了经典算法中蚂蚁走回路的问题;其次调整启发函数,为蚂蚁后续的路径选择提供信息;然后改进蚁群算法中局部信息素和全局信息素的更新规则,进一步加快了路径规划算法的收敛速度;最后在转移概率中增加邻域安全因子,提高路径规划算法的效率;最终以智能小车为对象,在设置不同复杂度和障碍物规模的情
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