蚁群融合动态窗口法的分布式多机器人运动规划研究OACSTPCD

为更好地协调分布式多移动机器人在动态环境下的运动,将蚁群算法与动态窗口法相融合构造多机器人系统,并利用优先级策略来化解运动冲突。为提升多机器人全局路径的综合最优性能,提出了多指标寻优的启发式函数和信息素更新策略来提升蚁群的寻优能力,通过冗余点删除策略进一步提升路径质量;融合蚁群与动态窗口法构造机器人运动学模型,通过自适应导航策略来提升未知环境下机器人的局部运动能力;将单机器人避障策略和多移动机器人优先级策略相结合,将多机器人路径规划简化为单个移动机器人的动态路径规划问题。仿真实验结果表明,所提方法能够实现多移动机器人系统在未知环境中的协同避障,具有较高的安全性。