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摘要
为解决传统机器人路径规划存在的局部最优、计算效率低等问题，提高移动机器人路径规划收敛速度与寻优效率，提出了一种改进灰狼算法的移动机器人路径规划算法。引入非线性收敛因子和动态加权规则提高算法的局部搜索和全局寻优能力；引入Levy飞行策略与贪心机制，避免算法陷入局部最优；引入变异算子对路径曲率进行平滑处理改善路径长度，并通过构造感知向量，实现对障碍物的检测与避撞。为验证所提算法性能，在静态和动态环境下对所提方法进行仿真分析，并与其他算法进行对比实验。实验结果表明：在静态环境下、已知动态环境下和未知动态环境下所提算法的平均运行时间分别为15.1s、17.9s和12.3s，均优于其它几种对比算法；所提方法能够获得良好的路径平滑度及最优路径长度，且在静态和动态环境中均能有效避开障碍物生成完整的最优路径。
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单位现代教育技术中心; 江西科技学院
