基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划算法

针对当前基本蚁群算法应用于水下机器人全局路径规划时存在路径搜索速度慢、容易陷入局部最优等问题，对其进行优化，提出一种改进蚁群算法。首先，改进算法引入A*算法作为新的初始路径搜索策略提高初始解的质量，加快算法收敛速度；针对特殊环境下算法容易陷入局部最优的问题做出优化，引入狼群分配策略进行蚂蚁回退。此外，对距离启发函数做出改进，综合考虑当前节点和下一节点以及下一节点和目标节点之间的距离，提高了算法搜索效率；提出一种信息素动态自适应更新策略，加快了算法前期搜寻效率，同时又扩大了算法后期搜寻范围。最后，以三次B样条法为基础引入路径平滑操作，去除规划路径结果中的冗余节点，减少了水下机器人移动过程中的能耗。仿真结果表明，和基本蚁群算法相比，改进算法不仅能取得更短、能耗更低的最优路径，收敛速度也更快。