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摘要：一种基于改进的黑翅鸢优化算法移动机器人路径规划方法，包括：利用栅格法将移动机器人工作空间栅格化；设置黑翅鸢优化算法相关参数；在栅格地图内确定移动机器人的起始位置和目标位置；为每只黑翅鸢选择下一步移动的路径点；判断黑翅鸢是否到达目标位置；判断当前迭代次数t是否到达最大迭代次数T。本发明通过改进的黑翅鸢优化算法，以行驶路径最短且不与障碍物碰撞为目标建立全局路径优化函数，求解全局路径优化函数，规划得到最优避碰路径；在初始化过程中引入tent混沌映射，在黑翅鸢位置更新末端融入鲸落行为得到改进的黑翅鸢算法，黑翅鸢优化算法可以兼顾解的质量、稳定性、收敛速度和运算时间，保障移动机器人全局路径规划的可行性。
主权项：1.一种基于改进黑翅鸢优化算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：利用栅格法将移动机器人工作空间栅格化；步骤二：设置黑翅鸢优化算法相关参数，包括黑翅鸢种群数量M、最大迭代次数T、攻击行为概率p；步骤三：在栅格地图内确定移动机器人的起始位置S和目标位置G，将M只黑翅鸢放置在起始位置S；步骤四：通过tent混沌映射初始化每只黑翅鸢位置，检测其是否在地图边界内，并计算每只黑翅鸢在当前位置产生的适应度值；步骤五：在黑翅鸢搜索路径的过程中，根据黑翅鸢的位置更新公式为每只黑翅鸢选择下一步移动的路径点；步骤六：判断黑翅鸢是否到达目标位置G，如果是，则结束当前迭代，迭代结束；否则，重复步骤四～六直至搜索到目标位置；步骤七：在一次迭代结束，所有黑翅鸢都到达目标位置G后，对所有黑翅鸢搜索到的路径进行评价并进行排名；步骤八：判断当前迭代次数t是否到达最大迭代次数T，如果是，则结束路径搜索，输出最优路径；否则，重复步骤是三～八，继续迭代搜索。
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百度查询： 宿迁中矿智能装备研究院有限公司 一种基于改进黑翅鸢优化算法的移动机器人路径规划方法
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