【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人，特别是涉及一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法。
技术介绍
1、近年来，在自动化和智能化技术快速发展的浪潮中，移动机器人路径规划问题引起了学术界和工业界的广泛关注，尤其是在服务机器人、无人驾驶汽车和工业自动化等领域，路径规划的重要性日益凸显。路径规划问题是指移动机器人在接收到任务分配信息后，综合考虑环境信息，依据某个或某些优化准则，如时间最短、距离最短、能耗最少等条件，在工作空间中找到一条从起点到终点的最优路径。有效的路径规划不仅能确保机器人安全、高效地完成任务，还能显著增强其在复杂环境中的适应性和安全性。目前，处理移动机器人路径规划问题的算法可分为两类：一类是a*、快速搜索随机树、人工势场法等经典算法，但这些传统算法常存在计算量大，搜索效率低，收敛速度慢等缺点。另一类是近期受自然界生物行为启发设计出来的群智能算法，如灰狼优化算法(gwo)，蜣螂优化算法(dbo)，蛇优化算法(so)等。这类算法从自然界中的群体行为获取灵感，通过模拟这些生物的社会互动来解决复杂优化问题，具有结构简单，速度快，寻优能力强...
【技术保护点】
1.一种基于多策略改进海象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所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤一，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述适应度函数具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，以各所述初始路径为海象生成第一海象种群，具体包括：将各所述初始路径作为海象个体，基于所述海象个体结合海象算法，通过Sine-Tent-Cosine混沌...
【技术特征摘要】
1.一种基于多策略改进海象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所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤一，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述适应度函数具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，以各所述初始路径为海象生成第一海象种群，具体包括：将各所述初始路径作为海象个体，基于所述海象个体结合海象算法，通过sine-tent-cosine混沌映射初始化海象种群位置，生成所述海象种群。
5.根据权利要求1所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤四，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规...
【专利技术属性】
技术研发人员：柯永福，纪伟楠，罗朋，杨玉强，曾沛桐，周志成，郑海力，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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