【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，更具体的说是涉及一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法。
技术介绍
1、随着机器人在各行各业的广泛应用，移动机器人路径规划问题一直以来都是机器人研究的重要内容之一，其研究目的为在多样地图环境下从起点到终点之间寻找最优的路径。近年来，随着仿生智能优化算法的快速发展，学者们已经对改进智能优化算法应用于机器人路径规划进行了大量研究，主要有蚁群及其改进算法、粒子群及其改进算法、遗传及其改进算法等。另外随着新的仿生智能算法被提出，越来越多智能优化算法应用于机器人路径优化研究中，例如鲸鱼优化算法、麻雀搜索算法、人工鱼群优化算法、乌燕鸥算法等。
2、鹈鹕优化算法一种比较新颖的仿生智能算法，与其它算法相比，具有较好的探索能力和开发能力，更能够准确地扫描所识别的最优区域周围的空间，获得更适合的准最优解。因此，被学者们应用于等网络攻击检测模型、图像问题、异步电机故障诊断等工程问题中。但是，该算法对于较复杂的工程问题应用中，例如机器人路径规划问题中，还是容易存在易陷入局部最优、精度低、收敛速度慢等问题。
3、因此如何设计一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，提高机器人路径规划的速度与精度是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，具有较强全局寻优能力和后期收敛能力，能够提高机器人路径规划的稳定性和有效性。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案
3、一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，包括：
4、步骤一、构建栅格地图模拟机器人工作环境；
5、步骤二、在所述栅格地图中，基于改进鹈鹕优化算法，输出最优鹈鹕个体的位置；所述最优鹈鹕个体位置为机器人路径规划中获得的最优解；所述改进鹈鹕优化算法，将cubic混沌映射应用于种群初始化；在勘探阶段后期，引入自适应反馈调节因子w调节算法；引入levy飞行策略更新开发阶段后期鹈鹕个体位置计算公式；使用服从正态分布的高斯变异机制实现种群个体与位置最优鹈鹕的信息共享；
6、步骤三、根据最优解路径信息，确定所述机器人在工作环境中移动到终点的最优规划路径。
7、优选的，在所述栅格地图中，基于改进鹈鹕优化算法，输出最优鹈鹕个体的位置；具体包括：
8、在所述栅格地图中，设置鹈鹕种群数量n、算法最大迭代次数t、高斯变异参数σ、levy飞行策略参数β、计算参数wmax和wmin；
9、使用cubic混沌映射策略公式初始化鹈鹕种群个体位置，计算鹈鹕个体目标函数值；
10、计算自适应反馈调节因子w值，更新鹈鹕个体位置；
11、计算鹈鹕个体目标函数值，如果新的目标函数值优于当前的目标函数值，则替换，设置最优目标函数值为当前全局最优值xbest；
12、根据融入levy游行策略的鹈鹕位置更新公式更新鹈鹕个体位置，计算鹈鹕个体目标函数值，如果新的目标函数值优于当前的目标函数值，则替换，设置最优目标函数值为当前全局最优值xbest；
13、根据融入高斯变异机制的鹈鹕位置更新公式更新鹈鹕个体位置，计算鹈鹕个体目标函数值，如果新的目标函数值优于当前的目标函数值，则替换，设置最优目标函数值为当前全局最优值xbest；
14、判断算法迭代是否结束，如果达到最大迭代次数，则返回xbest即全局最优解；否则，返回到第三步，继续循环实验。
15、优选的，所述cubic混沌映射策略公式为：
16、
17、式中:ρ是控制参数，xi表示第i只鹈鹕的位置。
18、优选的，所述计算自适应反馈调节因子w值，更新鹈鹕个体位置，包括：
19、引入自适应惯性权重公式：
20、
21、式中：w为自适应惯性权重,wmax和wmin分别为最大值和最小值,f为适应度值,fmin为最优适应度值,favg为平均适应度值；
22、将自适应惯性权重w引入鹈鹕位置更新公式中，得到新的位置更新公式：
23、
24、式中：为第1阶段更新后第i只鹈鹕的第j维的位置,xi,j为第i只鹈鹕的第j维的位置,rand为[0,1]范围内的随机数,i为1或2的随机整数；pj为猎物的第j维的位置；fp为猎物的目标函数值,fi为第i个鹈鹕的目标函数值。
25、优选的，所述融入levy游行策略的鹈鹕位置更新公式为：
26、
27、式中：为基于第2阶段更新后第i只鹈鹕的第j维的位置,xi,j为第i只鹈鹕的第j维的位置，rand为[0,1]范围内的随机数,r为0或2的随机整数,t为当前迭代次数,xbest为当前最优鹈鹕位置，t为最大迭代次数。
28、优选的，所述融入高斯变异机制的鹈鹕位置更新公式为：
29、
30、式中：σ为高斯变异参数，取值0.1，xi,j为第i只鹈鹕的第j维的位置，xbest为当前最优鹈鹕位置。
31、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术存在以下有益效果：
32、能够解决机器人路径规划中容易存在易陷入局部最优、精度低、收敛速度慢等问题，具有较好的探索能力和开发能力，更能够准确地扫描所识别的最优区域周围的空间，无论在简单的地图环境还是在复杂的地图环境，在保证较好的稳定性和有效性下，能够快速规划出最优路径。
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1.一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，在所述栅格地图中，基于改进鹈鹕优化算法，输出最优鹈鹕个体的位置；具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述Cubic混沌映射策略公式为：
4.根据权利要求2所述的一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述计算自适应反馈调节因子W值，更新鹈鹕个体位置，包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述融入Levy游行策略的鹈鹕位置更新公式为：
6.根据权利要求2所述的一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述融入高斯变异机制的鹈鹕位置更新公式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，在所述栅格地图中，基于改进鹈鹕优化算法，输出最优鹈鹕个体的位置；具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于改进鹈鹕优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述cubic混沌映射策略公式为：
4.根据权利要求2...
【专利技术属性】
技术研发人员：李春青，蒋正峰，黄勇萍，李艳，
申请(专利权)人：广西民族师范学院，
类型：发明
国别省市：
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