摘要：在现在以及未来，路径规划都是评价移动机器人优劣的重要标准之一。蚁群算法是一种一种基于信息素特征的启发式算法，它在解决移动机器人的路径规划问题上有着很强的适用性。但是蚁群算法在全局规划的情况下会出现收敛速度慢，结果并非最优的情况，为此对于出现这种情况进行研究和优化。根据文献记录得到算法最优参数范围，之后采取大量仿真的形式，得到本算法最优参数，此外还根据路径信息对路径进行二次规划，进一步降低路径长度。实验结果显示改进后的蚁群算法收敛速度加快，在大部分情况能够找出全局最优解，得到更短的路径。

关键词：移动机器人；路径规划；蚁群算法

目  录

摘  要

ABSTRACT

第一章  概述-1

1.1 课题的研究背景以及意义-1

1.2 机器人的发展-1

1.3 机器人未来的发展趋势-5

1.4 论文的组织框架-6

1.5 本章小结-6

第二章  路径规划的基本问题和综述-7

2.1 路径规划基本概念-7

2.2 环境建模-7

2.3 基本智能算法-8

2.3.1 遗传算法-8

2.3.2 模拟退火算法-8

2.3.3 粒子群算法-9

2.4 本章小结-9

第三章  机器人路径规划研究-10

3.1蚁群算法-10

3.1.1 基本原理-10

3.1.2 数学模型-10

3.1.3 路径规划算法步骤、仿真与分析-13

3.2本章小结-18

第四章  蚁群算法的优化-19

4.1 缺陷分析-19

4.2 蚁群算法的优化-19

4.3 本章小结-23

第五章  总结-24

参考文献-25

致  谢-27