人工智能导航 告别“鬼打墙”！中国团队让机器人导航更“丝滑”，效率提升24.5% | 卓越亮点

随着智能制造与无人系统的迅猛发展，如何让移动机器人在复杂、动态的环境中精准寻路、避障通行，成为人工智能技术攻关的核心之一。厦门理工学院研究团队提出一种融合“蚁群算法”与“人工势场法”的智能路径规划方法，在突破传统算法瓶颈的同时，大幅提升了移动机器人在复杂环境下的自主导航能力。

路径规划就像是为机器人“导航”：一边要看清全局路线，另一边又要及时避障、应变。蚁群算法模仿蚂蚁觅食行为，善于全局搜索，却易出现路径不平滑、搜索慢的问题；人工势场法则模拟吸引与斥力机制，反应灵敏、运算快速，却常陷入“局部最优”，导致机器人走不出障碍“死胡同”。

为此，研究团队以“强强联合”的思路对2种算法进行融合创新：

融合算法不仅保留了蚁群算法的全局搜索能力，也继承了人工势场法的局部避障优势。在仿真测试中，该算法能够快速找到无碰撞路径，并大幅减少路径转折点，最优路径较传统的融合算法缩短4.81%，路径规划效率提升24.50%。

（来源于中国科技期刊卓越行动计划入选期刊：《仪器仪表学报》,2025, 46（2）

《科技导报》创刊于1980年，中国科协学术会刊，主要刊登科学前沿和技术热点领域突破性的研究成果、权威性的科学评论、引领性的高端综述，发表促进经济社会发展、完善科技管理、优化科研环境、培育科学文化、促进科技创新和科技成果转化的决策咨询建议。常设栏目有院士卷首语、科技新闻、科技评论、专稿专题、综述、论文、政策建议、科技人文等。

323AI导航网发布