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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120252736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510712391.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法是由贺全玲;王宗彦;张宇廷设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器人路径规划领域，旨在解决如何在复杂环境中实现更优的路径规划的问题。本发明提供了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法，首先建立环境栅格地图信息，并确定每个移动机器人的移动起点和终点，然后利用改进的蚁群算法为每个移动机器人规划出全局路径，并针对性的进行二次优化，使得最后输出的路径更加简单平滑，且路径更短，为复杂环境下的多机器人路径规划提供了有效的解决方案。

本发明授权一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：建立环境栅格地图信息，并确定每个移动机器人的移动起点和终点，根据所述环境栅格地图信息，控制每个移动机器人从所述移动起点开始移动； S2:根据轮盘赌法为每个移动机器人随机选择移动起点之后的候选节点，并使用改进的势场启发函数确定对应的最优移动节点，控制每个移动机器人按照所述最优移动节点进行移动，直至对应的移动机器人达到所述终点，或，无法继续移动，同时判断所有移动机器人是否全部到达终点，当存在移动机器人未到达终点时，重新执行步骤S2，直至所有移动机器人均到达终点； S3：根据所述候选节点和所述最优移动节点，获取步骤S3中最优移动机器人的移动路径和最差移动机器人的移动路径，以及剩余移动机器人的移动路径，并记录所有移动机器人初次迭代后的移动路径长度，然后进行全局信息素浓度更新； 还包括： 获取所有移动机器人所对应的移动路径的信息素浓度； 利用信息素浓度更新公式对所述信息素浓度进行更新； 所述信息素浓度更新公式为： 式中，表示迭代次的移动机器人从移动节点到候选节点的信息素浓度，为动态全局信息挥发素；为第次迭代时最优移动机器人从移动节点到候选节点的信息素浓度；为第次迭代时最差移动机器人从移动节点到候选节点的信息素浓度；为第次迭代时剩余移动机器人从移动节点到候选节点的信息素浓度；为第次迭代时移动机器人所走路径的长度；为信息素强度，是一个常数；为在当前迭代中找到最短路径的移动机器人数量；为在当前迭代中找到最长路径的移动机器人数量；表示当前迭代的最短路径长度；表示当前迭代的最长路径长度； S4：结束搜索，并判断迭代是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则输出最优路径，若没有达到最大迭代次数，则返回步骤S2，重新执行步骤S2及后续各步骤，直至达到最大迭代次数。

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