针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵

资 源 简 介

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵

详 情 说 明

针对海水环境中移动机器人三维路径规划的特殊挑战，传统蚁群算法存在两个关键问题：容易陷入局部最优解导致路径不够理想，以及收敛速度慢影响实时性。这些问题在水下复杂环境中尤为突出，因为水下环境具有三维特性且存在洋流等动态干扰因素。

改进思路主要从三维环境建模和算法优化两个维度展开。首先需要将传统的二维信息素扩散机制扩展为三维立体扩散，使得算法能够更好地适应水下环境的立体特性。其次可以引入全局环境信息来调整启发函数，帮助算法更准确地评估路径优劣。

针对收敛速度问题，可以设计动态信息素更新策略，在算法初期增强全局探索能力，后期则侧重于局部优化。同时引入精英蚂蚁机制保留优质路径信息，避免无效搜索。通过这些改进，算法能够更快找到接近全局最优的路径方案。

对于实时性要求，可以考虑分层规划策略，先进行粗粒度全局规划确定大方向，再针对局部区域进行精细化调整。这种分治策略既能保证规划质量，又能显著提升计算效率，非常适合于水下机器人这类计算资源受限的平台。