基于改进乌燕鸥算法的移动机器人路径规划

摘要：

为克服传统智能算法在解决复杂环境下移动机器人路径规划问题中存在的搜索效率慢和寻优精度低等不足,提出改进乌燕鸥优化算法(ISTOA).以乌燕鸥算法(STOA)为基础,引入Circle混沌映射机制保证初始种群的质量,提升算法初期搜索效率.同时,提出旋转式翻筋斗搜索策略,对算法的扑食位置进行更新,提高了算法的局部寻优能力.在迁徙过程中,混合正弦控制非碰撞因子和自适应L6vy飞行策略平衡了算法的全局搜索和局部搜索.通过3种不同环境下移动机器人路径规划案例验证了改进乌燕鸥优化算法的有效性.结果表明:改进乌燕鸥优化算法可快速且稳定获得全局最优路径,整体寻优能力优于其他算法,有效地解决了移动机器人在复杂环境中的最优路径规划问题.

关键词：移动机器人、路径规划、改进乌燕鸥算法、旋转式翻筋斗搜索策略、正弦控制非碰撞因子、自适应L6vy飞行

所属期刊栏目：51

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：河南省科技计划项目202102210300

在线出版日期：2023-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：64-70