摘要：针对移动机器人提出了一种基于动态反馈A-＊蚁群算法的平滑路径规划方法。首先,为了克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,提出了简化A-＊算法来优化初始信息素设置以解决初次搜索的盲目性,并借鉴多策略进化机制加强算法的全局搜索能力。其次,为了进一步提高算法在路径规划中的适应能力,解决陷入局部极小和停滞问题,引入闭环反馈思想来实现参数的动态自适应调节。最后,结合三次B样条曲线对所规划的路径进行平滑处理,以满足移动机器人实际运动路径的要求。通过仿真表明：与原蚁群算法相比,动态反馈A-＊蚁群算法平均可减少10.4%的路径成本和65.8%的计算时长。同时,该算法在动态和静态环境中,均能快速规划出一条光滑优质路径。

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