改进蚁群算法水面无人艇平滑路径规划

敖邦乾 ,杨 莎,叶振环

(1.遵义师范学院工学院,贵州遵义 563006;2.遵义师范学院物理与电子科学学院,贵州遵义 563006)

1 引言

路径规划是所有智能移动系统研究中的一个重要领域,路径的可行性是完成自主移动的首要关键环节,水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)是一种可以在海洋当中实现自主航行,并完成相应任务的小型水面船舶,经常被用来执行情报收集、环境监测、海上搜救和水文地理勘查等特殊任务,具有十分广泛的用途,路径规划对于USV有着非常重要的作用,USV不断的与周围环境进行信息交互,并及时更新自己的位置信息.路径规划主要分为两类:全局静态路径规划和局部动态路径规划[1],全局路径规划的算法主要有人工势场法[2]、A*算法[3]、粒子群算法[4]、蚁群算法[5]、遗传算法[6]、神经网络算法[7]、各种改进型算法[8–9]和混合型算法[10–11],其中人工势场法容易陷入局部最优和死锁现象;A*算法会造成不必要的绕远路,得到的并不是最优路径;粒子群算法需要大样本来逼近系统的后验概率,并且重新采样阶段会导致样本有效性和多样性丧失,从而导致样本耗竭,而且算法计算量大;蚁群算法在搜索过程中不可避免的产生大量局部交叉路径,而且大量蚂蚁个体会在搜索最优路径过程中迷失,产生大量的非完整路径;遗传算法在没有实际经验和数据的情况下,遗传算子参数的选取比较困难,适应度值的取值也比较随机;神经网络算法则存在计算量大的问题,在开始阶段需……