基于改进变色龙算法的移动机器人避障研究

作者：季云; 曹弋^*

来源：组合机床与自动化加工技术, 2022, (11): 48-51.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2022.11.011

• 变色龙算法
• Bernoulli映射
• 记忆机制
• 机器人避障

针对标准变色龙算法(CSA)在避障过程中易陷入局部极值、寻路速度慢等不足，提出了一种改进的变色龙算法。首先在种群初始化阶段，使用Bernoulli混沌映射代替随机分布，从而丰富群体的多样性。另外，为了均衡变色龙算法的全局及局部性能，设计了一种种群记忆机制，具体通过邻域搜索策略、基于经验的交叉策略和贪婪选择策略跟踪迭代过程中的最优解，从而对变色龙的搜索加以引导。最后在三种环境下进行仿真，结果表明改进的变色龙算法较对比的其他算法，路径距离更短且规划效率更高。实物实验也验证了改进变色龙算法的有效性。

• 单位
  常州信息职业技术学院; 大连交通大学