典型文献
基于A蚁群融合算法的避障路径规划研究
文献摘要：
针对蚁群算法在智能车辆避障路径规划中存在拐角多、收敛速度慢的问题,通过对基本蚁群算法的启发函数和信息素浓度更新模型改进,提出一种基于A*蚁群融合算法的避障路径规划方法.首先,利用A*算法估价函数和转弯拐角惩罚因子,构造了一种增强型启发函数,以引导算法对目标点的感知,减少路径搜索的盲目性,提高规划路径平滑度;其次,提出一种基于拐角惩罚因子的自适应信息素浓度增量模型,以提高全局收敛速度.最后通过基于复杂障碍环境的栅格地图仿真分析证实了算法的有效性.
文献关键词：
蚁群算法;避障;路径规划;栅格地图
中图分类号：
作者姓名：
绳红强;黄海英;崔毅刚
作者机构：
中国重汽集团济南动力有限公司,济南 250101;武汉大学数学与统计学院,武汉 430072;山东圣翰财贸职业学院,济南 250316
文献出处：
引用格式：
[1]绳红强;黄海英;崔毅刚-.基于A蚁群融合算法的避障路径规划研究)[J].机电工程技术,2022(07):45-49
A类：
B类：
融合算法,避障路径规划,规划研究,蚁群算法,智能车辆,车辆避障,拐角,收敛速度,速度慢,启发函数,信息素浓度,更新模型,模型改进,路径规划方法,估价,转弯,惩罚因子,增强型,标点,路径搜索,盲目性,规划路径,路径平滑,自适应信息素,增量模型,全局收敛,栅格地图
AB值：
0.386992
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