基于地形约束的改进蚁群算法履带车三维路径规划

针对传统蚁群算法在三维路径规划时初期搜索盲目性强、累计俯仰角度过大、信息素更新没有针对性的问题,提出了基于地形约束的改进蚁群算法。针对前期搜索盲目性,考虑重力因素对履带车的影响,根据地形高度对初始信息素浓度进行不均匀分布;为解决路径规划只以距离最短为目标的局限性,充分考虑地形坡度的影响,添加引力、斥力和俯仰角因素构造多元启发函数;利用狼群分配原则对最优路径上信息素浓度进行加强,最差路径上信息素浓度进行减少,并且对信息素进行限幅,有效避免陷入局部最优。在Matlab中通过栅格法建立三维空间进行试验,仿真结果证明优化算法的有效性,并且当环境越复杂时,改进算法优越性越明显。