公开(公告)号：CN114167865A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111456479.6

申请日：2021-12-02

Applicant: 深圳市证通电子股份有限公司 ,  湖南大学

Inventor： 唐卓 ,  王啸 ,  曹嵘晖 ,  纪军刚 ,  尹旦 ,  宋柏森 ,  朱纯霞 ,  赵环

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于对抗生成网络优化蚁群算法启发式搜索的机器人路径规划方法，包括：获取当前环境中的环境数据，并将环境数据转换为环境矩阵Gmap，获取机器人的起始目标点和结束目标点，并将生成的环境矩阵Gmap转换为领接矩阵Mmap；将机器人起始目标点坐标和结束目标点坐标与环境矩阵Gmap输入训练好的对抗生成网络GAN中，以得到在环境矩阵Gmap中存在最优路径的可行区域，根据环境矩阵Gmap中存在最优路径的可行区域对蚁群算法的地图初始信息素进行更新，根据更新后地图初始信息素并使用改进的蚁群算法获取机器人的最优规划路径。本发明能够解决现有蚁群算法存在的初始搜索的盲目性与收敛速度慢的技术问题。