在工业自动化领域，码垛机器人作为关键设备，其工作效率与能耗控制直接影响生产线的整体效能。针对传统路径规划方法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，科研团队提出了一种基于改进蚁群算法的轨迹优化方案，通过引入局部环境信息增强算法适应性，成功实现了机器人运动效率的显著提升。
该研究以平衡四杆机构为基础构建机器人运动学模型，其机械本体由基座、可缩放平行四杆机械臂及腕部机构组成。通过四个交流伺服电机独立驱动，机器人末端执行器可在水平、竖直方向及绕腕部实现三维空间运动。针对传统网格法在复杂环境中存储需求激增、人工势场法易形成死锁、神经网络法结构臃肿等缺陷，研究团队将改进重点聚焦于蚁群算法的优化。
新型算法通过动态调整信息素更新机制，将局部路径信息融入初始化阶段与路径选择概率计算。具体而言，在20×20单位面积的模拟环境中，设置20只蚂蚁进行路径探索，通过调节信息启发因子（α=1）、期望启发因子（β=4）及信息素挥发系数（ρ=0.7），使算法在迭代过程中自动强化优质路径的信息素浓度。仿真数据显示，改进算法较传统方法收敛速度提升42%，在相同路径长度下迭代次数减少58%，且能快速摆脱局部最优陷阱。
对比实验直观展现了算法优化效果：传统方法生成的路径存在明显迂回（图2），而改进算法规划的轨迹更为平滑直接（图3），路径长度缩短17%。特别在复杂障碍物分布场景中，新型算法通过动态平衡探索与利用，使机器人末端执行器始终保持高效避障能力。研究团队指出，该成果不仅适用于码垛作业，其核心思想可为AGV导航、无人机路径规划等领域提供技术参考。
目前，该算法已通过虚拟仿真验证，下一步将开展实体机器人测试。通过进一步优化信息素更新策略与启发函数设计，有望在保持低能耗的同时，将路径规划时间压缩至毫秒级，为智能制造提供更高效的运动控制解决方案。
