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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：本论文针对智能导航领域提出了一种改进蚁群算法。该算法在简单蚁群算法的基础上，引入狼群分配理论更新信息素浓度，加快计算初期的算法收敛。通过对环境信息素浓度时刻监控，当出现信息素聚集则改变蚂蚁的行动路径，避免算法陷入停滞。引入模糊函数对所得路径进行综合评价，将系统消耗加入评价体系，得出最符合实际需要的最佳路径。同时针对室内环境提出在特定位置的改进算法，使得最终确定的路径方案在拐角处等容易发生危险的地方具有更高的安全性。

研究意义：现有的语音导航系统大多面向城市道路设计，以gps数据进行定位和导航。但是，对于建筑物内等复杂环境和一些gps信号较差的地区，现有的语音导航方式有一定的局限性。本文通过改进蚁群算法，在已获取地图信息的情况下进行智能路径规划，针对室内环境完成导航。

国内外研究现状

全球卫星导航系统及其产业当前正经历前所未有的三大转变：从单一的gps时代转变为多星座并存兼容的gnss新时代，导致卫星导航体系全球化和增强多模化；从以卫星导航为应用主体转变为pnt（定位、导航、授时）与移动通信和因特网等信息载体融合的新阶段，导致信息融合化和产业一体化；从经销应用产品为主逐步转变为运营服务为主的新局面，导致应用规模化和服务大众化。三大趋势发展的直接结果是使应用领域扩大，应用规模跃升，大众化市场和产业化服务迅速形成。

2. 研究的基本内容

1. 了解并能够正确地掌握蚁群算法以及其他智能算法的原理，并将其用于语音导航。

2. 针对蚁群算法的优势与劣势，提出对应的改进算法。

3. 通过仿真实验对改进算法进行评估。

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   3. 实施方案、进度安排及预期效果

   实行方案：

   进度：

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   4. 参考文献

   [1] 柳长安,鄢小虎,刘春阳,吴华. 于改进蚁群算法的移动机器人动态路径规划方法[j]. 电子学报, 2011, vol.39(no.5): 1220.

   [2] 成伟明. 移动机器人自主导航中的路径规划与跟踪控制技术研究[d]. 南京: 南京理工大学, 2007.

   [3] 徐鹤鸣. 多目标粒子群优化算法的研究[d]. 上海: 上海交通大学, 2013.

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