在多陷阱复杂环境下规划机器人导航路径,蚁群算法容易掉入陷阱而降低运算效率和路径质量,为了解决这一问题,提出了基于多种群蚁群算法的路径规划方法。使用栅格法建立了工作环境的(0~1)矩阵模型,使用路径长度和路径平滑度建立了路径评价函数。针对蚂蚁回退策略陷入陷阱时反复回退、标记、判断而降低算法运行效率,提出了陷阱深度标记策略,使蚂蚁能够跳跃出陷阱而提高效率;提出了多种群搜索策略,对不同的蚂蚁种群使用不同的启发信息,兼顾了算法随机性、目的性与收敛性。经仿真验证,在多障碍物复杂环境下,多种群蚁群算法规划的路径长度和平滑度明显优于基本蚁群算法;且多种群蚁群算法寻到最优路径的收敛次数也远少于基本蚁群算法。

为了实现机械臂在复杂环境下准确、快速抓取目标物体,提出了一种多种群蚁群算法。首先,利用机械手臂运动学方法建立了数学模型进行分析;然后,根据自适应度函数不断调整机械臂的旋转角度以达到全局最优;最后,通过仿真实验,并与现有的机械手臂路径规划算法进行了对比。结果表明,该算法在抓取时间和精准度上具有一定的性能优势。