多目标路径规划的多因素启发式蚁群算法研究

本文针对传统路径规划算法在应对复杂多变的实际环境时存在的问题，提出了一种基于多因素启发式蚁群算法的多目标路径规划方法。首先，通过RGB2D栅格法模拟移动机器人在真实地面路况环境下的运动，然后采用邻域矩阵探索法进行障碍检测，提高路径的安全性。其次，构建综合考虑路径安全性、颠簸性、平滑性和路程最短性的多因子启发式函数，克服传统路径规划算法以距离为单一指标的局限性。接着，提出了初始信息素阶梯分配原则，并对信息素进行分类叠加到每条路径上，运用最大最小蚂蚁策略和信息素挥发因子自调整策略，避免局部最优。最后，运用动态切点调整法平滑路径，进一步提高路线质量。实验表明，改进算法在复杂环境中具有良好的适应能力，路径综合性能指标优于对比文献算法，可为实际环境中的多因素路径规划提供有效参考。