融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法技术

本发明专利技术公开了融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，包括：S1、构建环境地图；S2、使用改进蜣螂算法对环境地图进行全局路径规划，生成全局规划路径；S3、使用人工势场法对全局规划路径进行局部路径规划，获得机器人规划路径。本发明专利技术中的蜣螂算法用于全局路径规划，人工势场法用于局部路径规划，两者算法相融合，既解决了蜣螂算法遇到动态障碍物避障失败的问题，又解决了人工势场法容易陷入局部最小值问题。也就是说，融合算法不仅能够有效解决人工势场法易陷入局部最小问题，而且在提高动态环境下避障问题的同时保证一定的全局最优性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于机器人，具体涉及一种融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法。

技术介绍

1、路径规划是机器人
中必不可少的关键技术之一，它通过算法寻找带有静态障碍物的环境中从起点到终点的最佳路径。许多学者根据所使用的场景，在原大量路径规划算法上改进出更加适应某场景的路径规划算法。这些算法在效率、实时性、鲁棒性等方面都有不同的优缺点，需根据具体场景和机器人形态选择所需算法，再进行改进。

2、群智能仿生类算法是一种模拟社会性动物各种群体行为的算法，它的核心在于利用群体中的个体进行信息交互和协同来完成寻找最优解的目的。广泛应用于智能交通、通信网络、数据分析、工业和军事国防等领域。与传统路径规划算法相比，群智能仿生类算法具有很多优点。比如说收敛速度快、精度高、易操作、具有较好的鲁棒性和适应性、可以解决多目标函数问题等，在多维、复杂场景中能更简单、更有效地找到全局最优解。群智能仿生类算法包括蚁群算法、萤火虫算法、粒子群算法、灰狼算法、蜣螂算法等。

3、蜣螂算法(dbo)是是一种新的群智能优化算法，在2022年由东华大学的沈波教授本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1中，利用栅格法建立环境地图，所述环境地图中标记有静态障碍物、动态障碍物、可行区域，以及为机器人设置的起点和终点。

3.根据权利要求2所述的融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

4.根据权利要求3所述的融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S22具体为：

5.根据权利要求4所述的融合改进蜣...

【技术特征摘要】

1.融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤s1中，利用栅格法建立环境地图，所述环境地图中标记有静态障碍物、动态障碍物、可行区域，以及为机器人设置的起点和终点。

3.根据权利要求2所述的融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤s2具体为：

4.根据权利要求3所述的融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤s22具体为：

5.根据权利要求4所述的融合改进蜣螂算法与人工势场法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤s22-2中，tent混沌映射的数学模型为：

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋刚，侯思奇，高嵩，邹琴，黄小琳，胡川妹，黄斌，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：