机器人避障路径规划

资 源 简 介

机器人避障路径规划

详 情 说 明

机器人避障路径规划是自主移动机器人领域的关键技术之一，其目标是在复杂环境中找到一条从起点到终点的安全路径。这里介绍一种结合两种智能优化算法的混合解决方案。

首先采用蚁群算法进行初步路径探索。该算法模拟蚂蚁觅食时的信息素机制，通过多轮迭代让虚拟蚂蚁在环境中留下信息素轨迹。障碍物区域会被标记为信息素禁区，蚂蚁群将逐渐收敛到若干条无碰撞的可行路径。这个过程特别适合处理环境中的静态障碍物，能生成多条备选路径。

接着运用粒子群算法对蚁群算法输出的路径进行优化。每个粒子代表一条可能路径，通过评估路径长度、平滑度等适应度指标，粒子群会不断调整路径节点的位置。这种算法能快速收敛到最优解，有效解决蚁群算法可能出现的局部最优问题，最终输出长度合理且转弯平缓的运动轨迹。

两种算法的结合充分发挥了各自优势：蚁群算法擅长全局搜索避免陷入局部最优，而粒子群算法精于局部调优。实际应用中还需要考虑动态障碍物检测、实时重规划等扩展功能，这样的混合策略为机器人提供了既安全又高效的导航方案。