【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水下机器人导航定位、路径规划，具体是涉及一种基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划方法。
技术介绍
1、自主式水下机器人(auv)作为新一代水下机器人，具有安全智能、机动性好且隐蔽性强等优势，在勘探和开发深海资源方面发挥着至关重要的作用。
2、然而水下机器人想要实现自主移动，始终离不开定位、建图与导航问题，路径规划就是其中的关键。具体来说，路径规划需要能够找到安全地将auv从其初始或当前位置引导到其目的地的轨迹，并优化某个目标函数，例如航行时间或能量消耗。目前已经有许多成熟的路径规划算法，在陆地机器人应用中取得较好表现，但都存在着环境等因素的制约。对复杂环境下的水下机器人的路径规划问题展开研究非常具有实际意义。
3、在实际应用中，蚁群算法在水下机器人路径规划中的应用具有广泛的实际意义，例如水下机器人的深潜作业，水下机器人的复杂水域救援和补给，蚁群算法结合传感器发挥出了很好的规划效果，不仅提高机器人的水下航行时间，同时提高水下机器人的续航能力。但是传统蚁群算法应用于水下机器人的路径规划目前存在的路径搜索...
【技术保护点】
1.一种基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，组合运算定义为蚂蚁k从栅格节点i到栅格节点j的概率，即栅格节点i中的蚂蚁k更容易被吸引到栅格节点j的程度，吸引程度的计算公式为：
3.根据权利要求1或2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤(3)中还包括对启发信息的改进：
4.根据权利要求3所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，阻尼系数ξ的计算公式为：
5.根据权利要求1或2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进蚁群算法的水下机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，组合运算定义为蚂蚁k从栅格节点i到栅格节点j的概率，即栅格节点i中的蚂蚁k更容易被吸引到栅格节点j的程度，吸引程度的计算公式为：
3.根据权利要求1或2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤(3)中还包括对启发信息的改进：
4.根据权利要求3所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，阻尼系数ξ的计算公式为：
5.根据权利要求1或2所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤(3)中还包括对信息素浓度的改进：
6.根据权利要求5所述的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述最优局部路径的信息素浓度和最差局部路径的信息素浓度的计算公式为：
7.根据权利要求5或6所述...
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