基于模糊控制蚁群算法的移动机器人路径规划

摘要： AGV(automated guided vehicle)等移动机器人在不同环境，特别是复杂环境中的路径规划存在着算法收敛速度慢、收敛路径冗余节点多的问题。为克服上述问题，提出一种基于改进蚁群算法的全局路径规划算法(FOACO)。首先，引入一种新的信息素初始化分布规则，提高初始信息素的启发作用；同时，在传统蚁群算法的信息素更新策略中引入模糊控制器和收敛状态信息素增量参数，来提高...
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科技文献路径规划;蚁群算法;模糊控制;自适应调整;几何优化