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作者：胡俊立;王峰;
单位：河南工业贸易职业学院机电工程学院;河南科技大学机电工程学院;
摘要：随着智能控制技术研究的不断深入，移动机器人避障规划问题在智能制造领域得到广泛的应用。为了弥补蚁群算法（ACO）临过快收敛以及会造成局部最优的问题，引入势场跳点（PJP）对蚁群算法进行优化，更新补齐获得的最优路径全局信息素浓度，设计了一种基于势场跳点优化蚁群算法（PJPACO）的移动机器人避障规划。给出了PJPACO控制流程，并展开仿真和实验测试分析。仿真研究结果表明：以PJPACO算法形成更少路径转折点，具备更快收敛速度并且可以获得更优路径。通过试验验证发现，PJPACO算法获得了比ACO算法更短寻路时间，机器人可以达到更短行走路径，加入PJP算法后构建的ACO算法可以更高效规划机器人路径。该研究对提高移动机器人的工作效率具有很好的实际指导意义，可以拓宽到目标识别等领域。
关键词：机器人避障;;全局规划;;人工势场法;;路径优化
基金资助：河南省重点研发与推广专项（科技攻关）项目（222102220120）;; 河南省高等学校重点科研项目计划（22B413002）;河南省高等学校重点科研项目计划（22B413003）
