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摘要
针对移动机器人在复杂环境下采用传统路径规划方法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的免疫优化算法。首先采用改进的栅格法对机器人的移动路径进行预处理,根据障碍物的不同形状和尺寸及其所占的地图总面积确定栅格粒度的大小,进而对规划路径进行数学建模;然后利用灰狼优化算法改进精英保留策略,更新免疫算法记忆库;最后,提出了一种基于自由点随机插值的变异算子,使抗体处于当前局部搜索最优解的附近,从而加强了局部搜索能力。仿真结果表明,改进的免疫优化算法的性能优于传统的免疫优化算法,可以实现复杂环境下路径寻优和安全避障;同时还通过对比实验验证了算法的可行性与有效性。
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单位武汉科技大学; 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
