针对工业机器人绝对定位精度不高的现状,提出一种综合考虑几何误差和非几何误差影响因素的克里金预测定位误差的方法。首先,采用三维动态跟踪测量系统测量工业机器人工作空间中一组点的位置误差,通过位置误差构建实验变异函数;其次,采用粒子群算法结合克里金方法进行实验变异函数的参数寻优,得到最优模型和参数;然后,通过克里金方程结合最优实验变异函数模型求解权重系数和拉格朗日乘数,并利用克里金预测方程对定位误差进行预测;最后实施补偿并进行对比验证。实验结果表明,绝对位置误差平均值由1.048 9 mm减小到0.178 6 mm,精度提高了82.97 %;均方根值由0.393 7 mm减小到0.058 5 mm,精度提高了85.14 %,提高了工业机器人的绝对定位精度。

铝箔在精密剪切时存在断面翘曲、毛刺及刀具加速磨损等问题无法定性解决。建立Lemaitre剪切损伤模型,精确地分析铝箔剪切的弹塑性变形及断裂的演化过程。通过分析不同剪切间隙对剪切断面质量的影响及刀刃应力状态变化,提出了将剪切断面中剪切带高度及刀刃应力作为铝箔剪切机的优化评价指标。最后通过对仿真数据及试验结果进行分析,得到最佳剪切间隙为30 %t,满足剪切质量的同时,某型铝箔剪切机的剪刃寿命提高了15.9 %。

针对山地无人作业底盘在复杂道路下姿态不平稳,传统控制方法适应性、鲁棒性差等问题,提出了一种基于牛顿-拉弗森优化(Newton-Raphson-Based Optimizer,NRBO)算法、极致梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法和双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3)算法的底盘姿态控制策略。首先,搭建七自由度主动悬架振动模型环境;然后,训练NRBO-XGBoost的状态预测模型,在TD3算法中加入状态预测模型并在网络中加入注意力机制,增强TD3智能体在复杂环境下的决策能力和适应能力,同时设计奖励函数并训练TD3智能体,实现在复杂道路环境下的底盘姿态控制;最后,基于Matlab 2023a/Simulink软件开展仿真。仿真结果表明,基于改进TD3的底盘姿态控制策略能够有效抑制无人作业底盘在复杂道路下的姿态变化,其俯仰角、侧倾角和垂向位移分别抑制了61.4 %、84.9 %和84.9 %,显著提高了平稳性;相比传统DDPG、PPO和TD3强化学习控制策略,改进TD3算法下的俯仰角分别改善了49.1 %、7.4 %和37.2 %,侧倾角分别改善了83.3 %、36.5 %和34.7 %,垂向位移分别改善了70.7 %、77.5 %和64.0 %,垂向位移加速度分别改善了67.7 %、42.1 %和49.7 %,控制效果更好,具有更好的适应性与鲁棒性。

微织构广泛运用于摩擦磨损、热能交换、关键零/部件密封和生物医学等众多领域,柱体织构作为微织构的一种,其在增摩方面起到至关重要的作用。利用电解加工效率高、无残余应力等优势,提出了一种基于干膜掩模电解加工群柱体织构的方法。选用了高黏附性的MS系列干膜制备掩模板,进行流场、电场和稀物质传递的多物理场耦合分析,研究了不同模板厚度对加工区域电解液流速、气泡率以及电导率的影响。分析结果表明,50 μm厚度的模板能够带来工件表面更高的电解液流速,加快产物及气泡的排出,工件表面的电导率更高。通过试验研究了加工电压、加工时间和脉冲占空比对群柱体织构尺寸的影响。试验结果表明,在加工电压为25 V、加工时间为15 s的条件下,可以获得定域性较好的群柱体织构;此外,脉冲电解加工时,在脉冲占空比为20 %、脉冲频率为4 kHz的条件下,不溶性电解产物、气泡及电解液的传质过程得到进一步改善;最后,在加工电压为25 V、加工时间为15 s、脉冲占空比为20 %和脉冲频率为4 kHz的优选加工参数下,在TC4表面加工出直径为320.48 μm、高度为15.06 μm以及侧向腐蚀系数EF=1的群柱体织构阵列。

针对打磨机器人阻抗控制的力跟踪性能受环境刚度未知和环境位置变化影响的问题,提出了一种基于刚度阻尼特征的神经网络自适应阻抗控制方法。由于环境参数未知导致参考轨迹不易确定,构造了一个自适应PI控制律,进行参考轨迹补偿,减小力跟踪的稳态误差;为了提高力跟踪控制的动态性能,根据力误差对刚度系数及阻尼系数的统一调节规律——刚度阻尼特征,并结合力误差具有时变、非线性的特点,设计了一个描述力误差与刚度阻尼特征关系的激活函数,构建自适应阻抗参数神经网络模型,其输出为刚度系数和阻尼系数,通过基于参考轨迹补偿与自适应阻抗参数神经网络模型融合的阻抗控制,保证力跟踪控制的柔顺性。仿真结果表明,相比于传统阻抗控制和参考轨迹PI补偿的阻抗控制,所提出的自适应阻抗控制方法具有更好的力跟踪效果。

健康状态评估是机械产品高质量发展不可或缺的一环。从运动层面出发,以机械产品中的元动作单元为研究对象,提出一种基于逼近理想解和模糊综合评价的健康状态评估方法。首先,采用M-FMMECA方法,确定元动作单元的关键性能退化指标,给出元动作单元健康指数这一量化指标;接着,将逼近理想解法运用到元动作健康状态评估中,建立元动作单元健康状态量化模型;然后,在完成健康状态分级后,采用模糊综合评价法确定元动作单元健康状态隶属度函数,完成健康状态评估;最后,以某可靠性试验台锥齿轮转动元动作单元为例,进行健康状态评估方法的实例分析。研究表明,将逼近理想解与模糊综合评价结合,可以定量且更加全面地评估元动作单元健康状态。

车间调度管理作为生产中的关键环节,其智能化水平对于数字化车间的建设起着重要作用。在现有车间调度管理中,信息发布媒介主要为公共空间中的二维实体看板,限制了车间的智能化发展。为满足车间调度管理需求,引入混合现实(Mixed Reality,MR)技术与数字孪生技术,提出MR数字孪生车间调度智能管理系统六维模型。在此基础上,建立了基于MR的数字孪生车间调度智能管理系统框架;研究面向MR的数字孪生车间调度信息的可视化技术,构建车间调度过程中的全要素信息模型,为车间调度可视化管理提供统一的数据基础,实现车间信息的直观表达;探究面向MR的数字孪生车间的多模态交互式信息获取技术,提出MR应用中多模态交互式的信息智能获取策略,以实现信息的高效获取;最后,通过人机交互试验,以生产调度的3种典型场景为例验证所提系统的性能,结果证明,所提系统可以显著提升车间调度效率,提高用户体验。

云纹干涉法与钻孔法相结合的增量钻孔技术被公认为是一种测量内部残余应力的有效方法。该技术中使用的黏接剂在试验过程中起着将应变从结构表面传递到光栅层的关键作用。然而,在求解标定系数时,往往没有考虑黏接剂的影响。基于有限元软件,从黏接剂的材料性质、粘接层的形状和尺寸、粘接层的厚度、钻孔的增量和应变测量方法5个方面考察了黏接剂对标定系数的影响。通过比较有无黏接剂时的标定系数误差,说明了黏接剂的影响。结果表明,忽略黏接剂的影响会显著影响标定系数的精度,将黏接剂从有限元模型中剔除会导致低估标定系数,标定系数的误差超过2.5 %,并且与钻孔增量和测量方法有很大关系。此外,黏接剂对薄壁构件的影响比对较厚的试件更显著。

船用柴油机机体孔系平行度的高精度在机检测是制约其制造过程智能化水平的瓶颈技术之一。为此，基于多传感器技术，提出一种空间孔系平行度在机检测方法。在传感器不放入孔内的情况下，仅将测头伸入孔内进行测量，由多个位移传感器的测量值，根据对应传感器所处的位置，计算获得孔系平行度大小。结果表明，该检测方法可有效对空间孔系平行度进行检测，为孔系零件高效在机检测提供了理论基础。

为保证汽车平稳运行,提出了基于车载角速度传感器的汽车横摆角速度失稳控制方法。首先,利用车载角速度传感器获取汽车的横摆角速度数据,并由此建立观测信号描述与解析方程;然后,在横摆动力学理论下,设定汽车横摆角速度失稳判断指标,对比汽车横摆角速度的实际值与理想值,通过模糊规则将汽车横摆角速度的实际值与理想值的差值转化为模糊变量,并利用模糊集合对判断指标进行融合;最后,根据融合结果确定汽车横摆角速度的控制力矩,实现汽车横摆角速度失稳控制。结果表明:以蛇形工况为测试案例,使用所研究方法控制后的汽车横摆角速度小于15 rad/s,未超出极限数值,可以保证汽车车轮在同一标准下变化,有效控制横摆角速度的稳定,保证汽车平稳运行。

针对多品种、变批量的高复杂度智能制造场景,频繁更换刀具、夹具及工装等情况造成的实际生产调度和理论生产调度脱节的问题,定义了两个参量,即机器准备时间(Machine Preparation Duration,MPD)和机器加工系数(Machine Processing Coefficient,MPC),以最小化最大完工时间、机器总时间负荷和机器总准备时间为目标函数,建立了引入MPC参数的多品种、变批量智能车间调度数学模型;设计了融合非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)的非支配免疫遗传算法(Non-dominated Sorting Immune Genetic Algorithm-Ⅱ,NSIGA-Ⅱ)来求解此类问题。该算法采用多种方式进行初始化,提出了一种综合考虑非支配排序和目标函数值大小的得分策略来筛选优秀个体,同时为了提高种群的多样性,引入种群分层和自适应交叉突变的策略。最后,通过多组对比实验验证了该算法的有效性以及在探索最优解时具有稳定性好、解质量高等优点。

随着智慧车间等智能制造技术的不断发展,人工智能算法在解决车间调度问题上的研究备受关注,其中车间运行过程中的动态事件是影响调度效果的一个重要扰动因素,为此提出一种采用深度强化学习方法来解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题。首先以最小化总延迟为目标建立动态柔性作业车间的数学模型,然后提取8个车间状态特征,建立6个复合型调度规则,采用ε-greedy动作选择策略并对奖励函数进行设计,最后利用先进的D3QN算法进行求解并在不同规模车间算例上进行了有效性验证。结果表明,提出的D3QN算法能非常有效地解决含有工件随机抵达的动态柔性作业车间调度问题,在所有车间算例中的求优胜率为58.3 %,相较于传统的DQN和DDQN算法车间延迟分别降低了11.0 %和15.4 %,进一步提升车间的生产制造效率。

在考虑工人技能学习差异的基础上,为解决多工人协作柔性车间调度问题,提出了基于稀疏邻域带精英策略的快速非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的调度方法。对考虑技能学习差异的多工人协作柔性车间调度问题进行了描述,以车间工人学习能力为背景改进了DeJong学习模型,并建立了多工人协作柔性车间调度的多目标优化模型。在NSGA-Ⅱ基础上,引入了邻域稀疏度的选择方法,有效保留了信息丰富和多样化的染色体,并将稀疏邻域NSGA-Ⅱ应用于柔性车间调度问题求解。经实验验证,稀疏邻域NSGA-Ⅱ所得Pareto解集质量高于标准NSGA-Ⅱ和自适应多目标进化算法(Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D),最短调度方案的完工时间为127.1 min,该方案满足逻辑和时间等约束。实验结果验证了稀疏邻域NSGA-Ⅱ在柔性车间调度中的优越性。

工业除尘器作为工业安全生产、绿色制造的重要装置,如何提高其除尘效率和降低耗能是未来产品的发展方向。针对除尘器滤筒仓核心部分,选取滤筒安装位置A、底部漏斗结构B和扰流板长度C三因素二水平进行全因子流场仿真优化实验,以过滤总流量与流量综合不均系数作为评价指标,对实验数据进行极差分析获得最优组合。仿真结果表明,改进机型相较原型机,过滤总流量提升了4.21 %,流量综合不均系数降低了75.75 %,并解决了位于进气口处的滤筒易受气流冲蚀作用与滤筒仓内存在二次扬尘的问题。根据仿真结果试制了改进机型,改进机型的实际过滤总流量测试与仿真计算得到的过滤总流量误差为0.54 %,数值仿真优化方法能有效指导滤筒除尘器优化设计,有利于延长滤筒的使用寿命和提高产品品质。

针对传统双向RRT算法在路径规划中随机性大、收敛慢和路径质量差等问题,提出了一种基于改进人工势场法(Artificial Potential Field,APF)引导的双向RRT机械臂路径规划算法。首先引入动态偏置策略,减小原始双向RRT算法随机性大的问题;其次,在扩展新节点时,根据与障碍物距离自适应地调整节点随机性与总势场的权重;然后融入机械臂碰撞检测模型并进行双向直连线性插值检测,直至生成初始路径;最后再对生成的路径进行三次B样条平滑处理,产生符合机械臂实际运动限制的可行路径。在二维和三维环境下分别构建三种不同环境对改进算法进行仿真对比,结果表明改进算法能有效提高相关性能。将改进算法应用至实物平台中,进一步证明了算法的有效性与可行性。

为了研究激光熔覆增材再制造的Inconel 718合金在干式端铣过程中的可加工性,采用激光熔覆技术在27SiMn合金钢表面涂覆Inconel 718合金。使用正交试验方法进行干式端铣试验,并研究铣削工艺参数对激光熔覆层切削力及表面质量的影响规律。研究结果显示,铣削深度对切削力的影响最为显著,主轴转速、进给速度和铣削深度的增大都会导致切削力的增加。在各个铣削工艺参数中,进给速度对表面粗糙度的影响最为显著,其次是主轴转速,而铣削深度的影响最小。当主轴转速为2 000 r/min、进给速度为150 mm/min和铣削深度为0.5 mm时,表面粗糙度值最低。此外,铣削深度对表面显微硬度的影响最为显著。这些发现对激光熔覆涂层机械加工过程中的工艺参数选择具有指导和参考意义。

基于航空发动机整体叶盘特殊构形及使用要求,研制了一种新型高性能低成本硅橡胶基流体磨料,探究了硅橡胶基流体磨料在整体叶盘表面的加工效果,分析主要磨料参数(磨粒目数、磨料质量比和磨粒材质)对黏度及加工性能的影响。采用单因素实验分析了不同磨料参数下叶盘试件的表面粗糙度、材料去除率和表面微观形貌的变化,获得了最优磨料参数,进行了磨料污染检测,并对整体叶盘零件进行了验证实验。结果表明:新型流体磨料具有良好的流变性能及加工性能,加工效率高;采用80^#的碳化硅磨粒,且硅橡胶基体与磨料质量比为1∶1.4的磨料可获得较好的加工质量,54次循环后表面粗糙度下降率在50 %以上;自制的新型流体磨料能有效提高整体叶盘零件的表面完整性,不会污染叶片表面,且未破坏叶型精度,能够满足使用要求。

为研究混合工况下泵马达对履带特种车辆转向性能的影响规律,构建了混合工况泵马达性能评估模型,求解了不同泄漏位置的外特性方程,计算了关键性能参数如容积效率和泄漏流量,并结合转向动力学模型分析了不同工况下泵马达性能的变化。模型实现了复杂工况下泵马达内部关键性能参数的计算,为特种车辆转向性能评估提供了理论基础。结果表明,泵马达退化显著影响转向性能,液压系统泄漏流量增大和容积效率下降时,中心转向时间和转向半径增加。在动态转向工况下,转向性能与泄漏流量和容积效率呈现非线性关系。混合工况泵马达模型有助于提高泵马达对特种车辆转向性能评估的准确性和适用性,为车辆转向系统的优化提供参考。

针对钢卷端面纹理复杂、缺陷较小,以及YOLOv7算法识别速度较慢、小目标检测率较低等问题,提出一种改进的 YOLOv7目标检测算法。对YOLOv7算法骨干网络中的ELAN结构进行改进,通过加入PConv卷积层设计了一种新的结构,以减少模型复杂度,提高模型的检测速度。由于小目标检测中容易出现漏检的现象,设计一种新的注意力机制CSCA,提高网络对小尺度目标的敏感度。在此基础上,使用WIoUv2损失函数替换原YOLOv7算法网络中的CIoU损失函数来优化损失函数,提高网络的鲁棒性。在自制的钢卷端面缺陷数据集上进行试验,结果表明改进的YOLOv7算法的mAP@0.5提升了4.1 %,FPS提升了10.84 f/s,检测效果优于原算法。

智能制造、网络制造等新型制造模式的快速发展为分布式生产的推广带来了新的机遇与挑战。目前,国内外学者已对柔性车间调度、分布式作业车间调度问题进行了总结分析,但仍缺乏对分布式流水车间调度问题的综述。以分布式流水车间为研究对象,从分布式流水车间调度的运作模式分析、优化目标设计、特殊约束刻画、模型求解方法及工程应用等方面对现有研究成果进行了归纳总结,并对分布式流水车间调度问题未来的研究方向进行了展望。

枞树形叶根铣刀是汽轮机行业加工叶片叶根及轮毂的重要工具,由于其截面形状复杂,传统的加工工艺存在工艺复杂、效率低和精度难以保证等缺点。为解决上述工艺难题,本文提出一种五轴车铣复合加工中心开粗及五轴工具磨床精加工的工艺策略。首先,以某枞树形叶根铣刀为例,研究了其结构特点,确定五轴车铣复合加工中心开粗及五轴工具磨床精加工的工艺路线,分别编制工艺技术文件;其次,采用ESPRIT TNG车铣复合编程软件编制粗加工刀路轨迹,采用NUMROTO软件编制精加工刀路轨迹;最后,将刀路轨迹转换为数控代码分别进行仿真模拟加工,将仿真无误的数控代码和磨削代码分别导入五轴车铣复合加工中心和五轴工具磨床中完成实操加工。通过对加工过的刀具成品进行刀具形线、角度和外观检测,各项技术指标均满足设计要求,且加工效率提升了约24.4 %,从而验证了该工艺方案的有效性。

针对制造行业中机器间有两种缓冲条件(即有限缓冲、零等待)的分布式置换流水车间调度问题,以最小化最大完工时间作为目标建立数学规划模型,提出了一种结合改进两分段Tent混沌映射、自适应柯西变异和贪婪算法的混合人工蜂群算法。首先,通过改进两分段Tent混沌映射产生初始工件序列群;然后,在雇佣蜂阶段采用基于自适应柯西变异的邻域搜索产生新工件序列,在跟随蜂阶段设计适应度选择策略和基于自适应柯西变异的逆序反转操作对工件序列进行优化,在侦察蜂阶段利用贪婪算法基于关键/非关键工厂更新未改善的工件序列;最后,通过大量算例仿真与多种算法对比,表明所提算法在合理的计算时间内可以得到较好的近优解。

针对柔性作业车间的自动引导车辆(Automated Guided Vehicle,AGV)调度问题,基于可持续视角,考虑车间能耗问题,在机器和AVG数量均存在数量约束的条件下,以最小化最大完工时间、车间能耗和AGV使用数量为优化目标构建可持续柔性车间调度模型。首先,设计一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA),在标准的鲸鱼优化算法的基础上引入非线性收敛因子和自适应惯性权重以提升算法的搜索能力和收敛速度;其次,使用模糊隶属度理论构建了损失函数,以获得多目标模型的最优折衷解;最后,基于算例实验验证算法性能。实验结果表明改进鲸鱼优化算法在求解2个算例时均表现出良好的效果,为求解采用AGV运输的可持续柔性作业车间多目标优化调度提供了一种有效的实践途径。

针对以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间分批调度问题(Flexible Job shop Batch Scheduling Problem,FJBSP),提出了一种改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法,优化对象为工件的分批方案。首次将流体模型应用于FJBSP的求解,提出了一种基于流体模型的解码方法,用于获得更好的子批调度方案;然后改进了狼群的等级制度,避免了算法过早收敛;其次设计了一种全新的适应可变长编码的交叉方法,深入交流2个个体之间的分批信息,增强了算法的搜索能力和稳定性;再次,提出了能够动态更新个体游走率的自适应灰狼游走策略,兼顾了算法的搜索质量和收敛速度;此外,对领头狼使用自适应邻域搜索动态调整每种工件选择各邻域的概率,提高算法的局部搜索能力;最后,设计了9个算例和3组实验,验证了所提出的IGWO算法的有效性和优越性。

针对航空线缆路径规划问题,提出一种非栅格化处理的关节点寻路算法。引入“基线”概念,首先通过基线和布线环境信息求得初始关节点集合,将路径规划问题转换为关节点集合的优化选取问题;然后依据障碍物信息进行关节点的冗余关节点筛选优化;再对去除冗余点的关节点集合进行迭代优化,以路径最优为收敛条件进行关节点的添加和删除;最后利用关节点作为布线路径节点,获得线缆路径。实验结果表明,关节点寻路算法可以有效减少线缆布线的弯折次数和线缆长度,并在布线时间上较优。

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在搜索盲目性、收敛速度慢及路径转折点多等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划算法。首先,利用跳点搜索(Jump Point Search,JPS)算法不均匀分配初始信息素,降低蚁群前期盲目搜索的概率;然后,引入切比雪夫距离加权因子和转弯代价改进启发函数,提高算法的收敛速度、全局路径寻优能力和搜索路径的平滑程度;最后,提出一种新的信息素更新策略,引入自适应奖惩因子,自适应调整迭代前、后期的信息素奖惩因子,保证了算法全局最优收敛。实验仿真结果表明,在不同地图环境下,与现有文献结果对比,该算法可以有效地缩短路径搜索的迭代次数和最优路径长度,并提高路径的平滑程度。

以双级锤式破碎机为研究对象,考虑销轴所受载荷的加载次序和载荷之间相互作用对销轴疲劳损伤的影响,对Manson-Halford(M-H)非线性疲劳损伤模型进行了修正,并通过试验数据验证了修正后模型的准确性和可靠性;考虑到破碎过程中锤头与销轴之间存在的非线性碰撞接触和物料颗粒对销轴受力的影响,利用MFBD-DEM双向耦合的方法获取了销轴的动态载荷;最后基于修正后M-H模型对销轴进行了疲劳分析。结果表明,与现有模型相比修正后的M-H模型寿命预测的误差最小;基于修正后M-H模型计算得到销轴的最小疲劳寿命为9.918×10⁶次(165 h);利用MFBD-DEM双向耦合方法对双级锤式破碎机等大型破碎设备进行疲劳分析是合理可行的。

鉴于当下物流仓储管理系统功能种类欠缺、人机交互度低、信息传输不及时、仓库整体情况难以把控以及操作便捷度低等问题,难以对物流仓储系统状态进行实时掌控与干预。基于此,从构建数字孪生模型的角度出发,从4个层面构造了智能物流仓储管理数字孪生模型,通过Solid Works和3Ds MAX等软件构造了仓储组件三维模型、对仓储中运输设备进行运动逻辑建模,利用Unity 3D可视化软件和C#编程语言对数字孪生物流仓储管理系统进行了开发,系统实现了物流仓储可视化、数据可视化、场景漫游及碰撞预警等预期功能。期望能为智能物流仓储行业向数智化转型提供建议,为相关领域与行业的数字孪生模型标准体系构建提供参考。

针对改进智能优化算法规划效率低、搜索时间长、路径较为曲折等问题,将白鹭群优化算法首次应用于移动机器人路径规划,并提出了一种基于改进白鹭群优化算法的移动机器人路径规划方法。该算法在探索阶段利用对立学习进行种群初始化,以降低路径搜索代价;采用正余弦算法和贪婪策略对白鹭个体位置更新予以改进,以平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用坐标微调策略以获得安全可靠的规划路径。在优化阶段采用垂距限值法和分段贝塞尔曲线对路径进行优化处理,以得到移动机器人的最终运动路径。仿真结果表明,该算法较对比算法路径规划效率显著提高,总体耗时更短,路径更优,能减少路径转弯次数,进而提升移动机器人的整体工作效率。

针对U型障碍物环境中移动机器人路径规划问题,提出了一种学习机制蚁群算法。首先,为解决算法运行时间长的问题,引入邻域剔除,舍弃较差和对称路径;其次,为解决收敛速度慢的问题,运用禁忌策略,使蚂蚁快速逃离U型障碍物;然后,为解决路径死锁的问题,提出学习机制,不断舍弃死锁路径;最后,将该算法与其他改进算法进行仿真对比,结果表明学习机制蚁群算法相比对照组算法不仅缩短了运行时间,还提升了收敛速度,验证了该算法的优越性。