计算机论文哪里有？本文对常用的路径规划算法进行了介绍，并且针对基础A*算法和传统蚁群算法的缺陷，提出了优化的A*算法和优化的蚁群算法，并通过仿真和实车实验验证了本文算法的有效性。
第1章 绪论
1.3 路径规划国内外研究现状
路径规划算法一直都是移动机器人的核心问题之一，其研究目的在于找到一条起点到终点的最优或者说较优路径，评价路径的指标有路径长度、拐弯次数等[9]。但是，现有的路径规划算法基本只关注路径的长短，比如说人工势场法、Dijkstra算法[10]、Astar算法[11]等。随着智能算法的发展，遗传算法[12]、粒子群算法[13]、强化学习[14]，蚁群算法等算法也应用在路径规划领域中。这些传统算法在寻找最短路径的效果上已经很好，但是在机器人的实际使用中存在问题，因为机器人在移动的过程中需要考虑的因素不止路径长短这一个点，转弯次数，路径是否光滑都会对机器人的整体移动过程造成很大的影响。
1.3.1 全局路径规划研究现状
全局路径规划算法用于解决从起点到终点的路径规划问题，在机器人控制、无人车导航、航空器等领域具有广泛的应用。
目前，全局路径规划算法研究的趋势是将其与深度学习等新兴技术相结合，进一步提升规划效率和准确度。同时，也有越来越多的研究者考虑实际场景中的稳定性问题，提高全局路径规划算法在复杂场景下的适应性。
(1) A*算法
A*算法是一种常用的全局路径规划算法[15]，它是从Dijkstra算法发展而来的，通过引入启发式函数(Heuristic Function)估算节点到目标节点的距离，可以更加高效地搜索路径，但是依然存在冗余点过多和曲折性过多的缺点，并且随着地图规模的增大，运算量也成倍地增加。近年来，A*算法的变种和扩展得到了广泛的研究，并且在实际应用中得到了广泛的应用。
第3章 基于转向因素优化的蚁群算法
3.1 传统蚁群算法
蚁群算法是意大利学者M.Dorigo在1991年提出的一种路径规划算法，利用了自然界蚂蚁觅食过程中的信息素的机制，即蚂蚁在觅食和归巢过程中所遵循的信息素累积和信息素挥发规律。鲁棒性强并且高效、有着较好的适应性，常用于解决旅行商问题，移动机器人路径规划问题，但是也存在易陷入局部最优、收敛速度慢等问题[84][85]。
蚁群算法的基本思路是，将解空间看作是蚂蚁要寻找的实物的环境，问题的最优解就是食物的位置。蚂蚁在搜索食物的过程中会释放信息素标记走过的路径，而信息素可以看作一种泛洪信号，所有的蚂蚁都会遵循信息素累积的规律从而寻找最优解。本节结合几张示意图用一个简单的例子来说明蚂蚁觅食过程中信息素是如何产生作用的。
第4章 移动机器人路径规划ROS平台实验
4.1 硬件平台
本文使用的硬件设备如图4-1所示，机器人的硬件采用Nano和STM32运动控制器框架。ROS控制器采用Jetson Nano，运行Ubuntu 18.04 with JetPack4.3系统，安装的ROS机器人操作系统为Melodic版本，作为机器人端ROS节点控制器。运动控制器使用STM32F103作为主控板，板载IMU加速陀螺仪传感器，支持4路直流电机闭环控制。雷达使用思岚A1 TK版激光雷达，测距范围达到12M，测量频率为8000次/s，扫描频率为5.5/15HZ。深度相机有1080P RGB普通相机功能和深度相机功能，并且拥有双立体声麦克风，配备高端ISP芯片，可以自行根据环境光调节快门优化图像。
4.2 软件平台
4.2.1 ROS基本概念
机器人操作系统(Robot Operating System, ROS)是一个开源机器人操作系统，主要用于构建机器人软件应用程序。ROS提供了一种类似于操作系统的框架，其中包含了许多常用的机器人所需要的应用程序的功能，比如控制、导航、感知等。ROS的设计理念是模块化，所以它提供了一系列工具和库，使得使用者可以快速地构建和开发自己的机器人应用程序，提高开发效率和系统的可维护性[87][88]。ROS的功能主要有硬件驱动、消息传递机制、工具库和可视化工具Rviz这四个部分：
(1) 硬件驱动：ROS提供了一系列硬件驱动程序，支持各种类型的传感器和其他设备，比如激光雷达、摄像头、机器人手臂和轮式底盘等。
(2) 消息传递机制：ROS使用一种分布式的消息传递机制，使不同的模块之间可以通过消息进行通信，这种机制使得软件模块可以在不同的计算机上运行，从而提高了系统的灵活性和可扩展性。
(3) 工具库：ROS提供了大量工具库，包括用于机器人建模、控制、导航、感知等的库。
(4) 可视化工具Rviz。
第5章 总结与展望
5.1 总结
路径规划是机器人移动的基础，而全局路径规划又是路径规划的核心问题。本文对常用的路径规划算法进行了介绍，并且针对基础A*算法和传统蚁群算法的缺陷，提出了优化的A*算法和优化的蚁群算法，并通过仿真和实车实验验证了本文算法的有效性。
本文主要完成的工作如下：
1 研究国内外相关领域的文献，对路径规划领域的文献进行了整理和分析。
2 提出动态因子对A*算法进行改进，并使用转向点基准点机制去除冗余的转折点，使用B样条曲线对A*算法的最终路径进行了光滑化。仿真结果表明，改进的算法运行效率更好，规划出的路径更优。
3 针对蚁群算法在移动机器人的应用中易陷入局部最优、收敛慢和转向多等问题，结合A*算法及转向因素，提出了一种优化的蚁群算法。首先通过优化的A*算法得出的路径信息来对信息素进行初始化，增加信息素的差异性，提高收敛速度。然后结合移动机器人运动模式中的转向因素，在基础蚁群算法的启发函数中增加转向和转角因子，同时引入距离修正函数和A*算法的启发函数，提高收敛速度，寻找转向更少的路径。最后在信息素机制中也增加了转向和转角因子提高寻找转向更少的路径的概率，并设置二次更新机制以及增加信息素上下界，避免陷入局部最优。实验结果表明，改进后的算法提高了收敛速度，降低了路径长度，并且路径的转向更少，算法整体适应性更强。
4 使用Gazebo平台搭建环境对本文提出的改进算法进行后续验证，利用实车在实际环境下对改进的算法进行测试，验证了本文算法的有效性。
参考文献（略）
