混合蚁群算法优化的物流机器人多点路径规划

摘要

针对栅格地图下多点路径规划中存在的计算资源浪费、搜索耗时、稳定性差及易碰撞等问题，以某大学校园机器人物流配送为场景，提出一种基于图模型转换的混合蚁群算法。该算法提取环境与障碍物信息构建拓扑图并转换图模型，通过动态优化、自适应调整参数和分阶增强信息素更新规则对蚁群算法进行改进，以优化全局路径。以全局路径为指引，建立栅格地图，融合通过折线节点优化和评价函数改进的A^*与动态窗口算法（dynamic window approach, DWA）,实现复杂环境下的有效路径规划。通过分步与对比仿真，验证了该算法在降低时间复杂度、提升收敛速度、寻优能力和避障性能方面较同类算法具有良好效果。

关键词

蚁群算法 / 物流机器人 / 多点路径规划 / 图模型转换 / A^*融合DWA