【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路径规划领域，尤其涉及一种移动机器人路径规划方法及装置。
技术介绍
1、移动机器人在工业、农业、医疗、服务等行业物流运输中得到广泛的应用。路径规划算法是机器人物流运输的关键环节。
2、移动机器人路径规划是指机器人在相应区域内自动规划一条从起始点至目标点的路径，在这个过程中，需要保证不发生碰撞，实现运输成本的最小化，如行走距离最短、行走时间最短。
3、沙猫群优化算法(sand cat swarm optimization,scso)是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。沙猫的两个主要动作是觅食和攻击猎物。这个算法的灵感来源于沙猫对低频噪声的检测能力。沙猫无论是在地面上还是在地下，都能凭借其独特的特征找到猎物。现有技术中已有采用沙猫群优化算法进行路径规划的求解方法，但其存在运行速度较慢、解的质量较差、寻优能力不够强等缺点。
技术实现思路
1、本专利技术为克服上述现有技术的缺陷，提供一种移动机器人路径规划方法及装置，能够提高沙猫群优化算法在路径规划求解...
【技术保护点】
1.一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述构建地图模型并设定移动机器人的移动限制，具体包括：
3.如权利要求2所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述定义适应度函数并初始化算法参数，具体包括：
4.如权利要求3所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述通过融合统计参数映射混沌序列的反向学习策略初始化种群，具体包括：
5.如权利要求4所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述通过混合沙猫群优化算法与所述适应度函数确...
【技术特征摘要】
1.一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述构建地图模型并设定移动机器人的移动限制，具体包括：
3.如权利要求2所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述定义适应度函数并初始化算法参数，具体包括：
4.如权利要求3所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述通过融合统计参数映射混沌序列的反向学习策略初始化种群，具体包括：
5.如权利要求4所述的一种移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述通过混合沙猫群优化算法与所述适应度函数确定所述预设起点到所述预设终点之间的最优路径，具体包...
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