基于蚁群算法的变电站巡检机器人路径优化研究  

作　　者：王军 

机构地区：[1]国网陕西省电力有限公司西安供电公司

出　　处：《消费电子》2025年第2期32-34,共3页Consumer Electronics Magazine

摘　　要：本文研究了基于蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)的变电站巡检机器人路径优化问题。随着智能巡检机器人的广泛应用,路径规划问题成为提升巡检效率的关键。本研究通过蚁群算法模拟蚂蚁觅食行为,提出一种高效的路径优化方法。结合激光导航系统,实现机器人在变电站环境中的精确定位与路径规划。通过仿真实验,证明该方法能够有效优化巡检路径,减少巡检时间与距离。结果表明,采用蚁群算法算法后,最优巡检路径的总长度为273.9米,显著低于传统路径规划方法。研究还提出了蚁群算法中信息素更新与选择概率的调整策略,进一步提高了路径规划的精度与效率。

关 键 词：蚁群算法 路径优化 巡检机器人 激光导航 路径规划 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]