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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于改进蚁群算法的钢筋绑扎机器人路径规划方法及装置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：CN117232524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311186820.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于改进蚁群算法的钢筋绑扎机器人路径规划方法及装置是由吴刚;侯士通;吴佰建;丁幼亮;吴明阳设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进蚁群算法的钢筋绑扎机器人路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进蚁群算法的钢筋绑扎机器人路径规划方法及装置，涉及机器人路径规划技术领域。本发明的技术方案首先考虑机器人作业范围和障碍物将机器人作业的钢筋网环境转换为包含若干任务点的电子地图，其次针对导轨式机器人在钢筋网上的两种运行方式即沿着导轨钢筋行进和垂直于导轨钢筋顶升平移，对启发函数进行优化，提高两种行进方式的转移概率差值，减少顶升平移次数，并通过更改目标点选择范围来解决遍历时发生的死锁问题，可以得到一条遍历所有任务点的最高效率作业路径。

本发明授权基于改进蚁群算法的钢筋绑扎机器人路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于改进蚁群算法的钢筋绑扎机器人路径规划方法，其特征在于，具体步骤包括： S1.根据机器人作业范围将工作区域简化为若干作业节点，根据栅格法建立电子地图，设置路径的起点、终点和障碍物信息； S2.初始化蚁群算法的参数，确定各相邻作业节点之间初始信息素浓度，对于垂直于导轨钢筋方向上的相邻点的信息素浓度进行折减，将初始信息素浓度代入信息素更新模型中，其中，蚁群算法的参数为：蚂蚁数量m，最大迭代次数Nmax、信息启发式因子α、期望启发式因子β、信息素挥发因子ρ、信息素浓度Q、机器人的起始点坐标； S3.生成蚂蚁种群，确定每次迭代的蚂蚁种群数量，确定初始作业点坐标； S4.将每只蚂蚁放入电子地图中的起点处； S5.判断蚂蚁当前所处节点四周是否存在未遍历节点，若存在，则利用综合启发函数，计算蚂蚁移向下一节点的概率，并利用轮盘赌法选择下一目标节点；若不存在则扩大选择节点的范围，直至出现未遍历节点； 所述S5中综合启发函数的表达式如下： 式中，为综合启发函数，表示第k只蚂蚁从i节点转移到j节点的期望；为i节点与j节点之间的距离；为距离系数，当i节点与j节点在同一个导轨钢筋方向上时，取1，不在同一个导轨钢筋方向上时，取大于1的值，根据需求取值； S6.判断当前蚂蚁是否遍历所有节点，若是，则返回S4；若否，则将蚂蚁当前所处节点更新为S5中确定的下一目标节点，返回S5，继续进行作业节点遍历； S7.当这一代所有蚂蚁均完成作业节点遍历之后，根据信息素更新模型，计算每一只蚂蚁遍历路径的路径长度、转弯次数的综合指标，得到本次迭代最优的路径，即路径长度最短的路径并记录下来，然后进行信息素更新； 所述信息素更新模型表达式为： ; 式中，表示t时刻作业点i到j的路径上信息素，为信息素的蒸发率，为路径之前的信息素含量，为第k只蚂蚁在t时刻在路径i,j的信息素增量，Q为信息素浓度，为第t次迭代中第k只蚂蚁走过路径的信息素综合指标，指标越小，路径越优，留下的信息素越多，为路径的长度，为沿垂直于轨道钢筋方向移动的次数，u,v为两种因素的调节参数，可根据需要取适当值； S8.判断路径搜索迭代次数是否达到预设值，若是则执行下一步；若否，则返回至S2； S9.计算并比较各代蚂蚁的最优遍历路径，挑选其中最优的路径作为本次整体搜索的最优路径，保存相关路径信息。

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