摘要： 针对传统蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及规划路径存在冗余拐点等一系列问题，提出了一种改进的蚁群算法，用于移动机器人在栅格环境中的路径规划。首先，采用初始信息素角度导向分布策略，增强起点到终点线路上的初始信息素浓度，降低算法初期搜索路径的盲目性；其次，为进一步提高机器人移动的安全性，在状态转移概率的基础上引入一种含导向作用的安全因子，避免算法搜索产生曲折路径；最后，提出信息素增量自适应t分布变异策略，以增加种群的多样性，避免算法后期陷入局部最优。同时建立了信息素更新规则和路径评价机制，用来引导蚂蚁以最佳综合指标靠近最佳路径。栅格环境仿真表明，在不同环境下改进的蚁群算法能使机器人获得全局最佳路径，并且具有较高的路径规划实时性和稳定性。

关键词: 蚁群算法; t分布变异; 路径规划

中图分类号: 

• TP242

• TP18