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申请/专利权人:宿迁中矿智能装备研究院有限公司
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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