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摘要
针对传统哈里斯鹰优化算法(HHO)在AGV路径规划中，复杂环境收敛过慢，动态环境规划成功率低的问题，对其进行改进。首先，用可视图法构建静态地图，基于神经网络描述动态环境，实现初步规划与碰撞检测，并引入贝塞尔曲线对路径逐步平滑；其次，引入双曲正切与正弦波动的动态能量方程进行非线性化处理，平衡了全局探测和局部寻优两个阶段，避免过早陷入局部最优，扩大了搜索范围，提高了解的精度；最后，将综合改进前后的HHO算法运用于不同障碍环境测试对比。仿真结果表明，改进后的算法各项指标得以提升，路径更短更加平滑，在AGV复杂动态的实际工作环境有很好的适应性。
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