基于改进蚁群算法的路径规划算法研究

智能机器人搬运铁路电务检修基地中待检修设备可极大提高日常运营维护的智能化水平.本文针对智能机器人在日常巡检过程中受到铁路电务检修基地室内通道及其自身实际运行工况等限制,提出了改进的蚁群算法以获取最优路径.首先,基于图论和二维栅格法对电务检修基地的室内布置进行环境建模.然后,通过分析智能机器人在实际工况下的各种约束,建立以路径最短、最平滑为目标的路径规划模型.接着,引入"分类学习"思想,增加蚁群蚁种,优化信息素更新策略,基于"节约里程法"思想在状态转移规则中引入距离节约因子,增加蚁群搜索方向等来改进传统蚁群算法.最后,通过实际案例进行仿真验证,本文算法与其他两种改进蚁群算法相比,路径距离更短、更平滑.