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作者：谢嘉;赵金辉;李永国;梁锦涛;
单位：上海海洋大学工程学院;西安电子科技大学机电工程学院;
摘要：针对传统蚁群算法在路径规划中存在的局部最优解、缺乏全局搜索能力以及收敛较慢等问题，提出一种自适应多态蚁群算法，应用在无人配送车的路径规划上。首先，改进启发式函数，通过搜索进程动态调整启发式信息，引导蚂蚁的行进路线。为促进多态蚁群全局信息共享，对全局信息素更新策略进行改进，提高蚁群搜索效率和路径选择的探索能力，将搜索范围集中在邻域最优路径上。其次，通过引入自适应信息素挥发因子ρ,调整算法的全局特性和收敛速率。同时，与动态窗口法相结合，根据无人配送车的当前状态和环境信息，动态调整小车的行进路径，实现局部路径规划；并且利用Bezier曲线优化运动路径，使其在路径转弯时更加平滑，减少转弯次数和能耗。为验证文中所提出改进算法的有效性，通过MATLAB和ROS的联合仿真平台进行测试，实验结果表明：文中算法在最短路径长度上优化约20.39%,在搜索时间上优化约56.53%,在转弯次数上优化约25.38%。该算法具备生成高质量路径的能力，使无人配送车能够平滑稳定地运动。
关键词：无人配送车;;路径规划;;自适应多态蚁群;;动态窗口法;;Bezier曲线
基金资助：国家自然科学基金资助项目(51876114);国家自然科学基金青年项目(51605363)
