基于混合改进麻雀搜索算法的农用移动机器人路径规划

作     者：牟远明 卓然 高飞 Mou Yuanming;Zhuo Ran;Gao Fei

作者机构：浙江特殊教育职业学院杭州市310023 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州市310000 

出 版 物：《中国农机化学报》 (Journal of Chinese Agricultural Mechanization)

年 卷 期：2024年第45卷第9期

页      面：234-243页

学科分类：0828[工学-农业工程] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：浙江省自然科学基金探索项目(LTGG23F020003) 

主　　题：农用机器人 路径规划 麻雀搜索算法 螺旋搜索 多重学习 

摘      要：针对目前农用移动机器人进行全局路径规划容易产生局部最优路径的不足,提出混合多策略改进麻雀搜索算法的移动机器人路径规划算法。首先,为提升麻雀搜索算法的寻优能力,引入偶对称无限折叠混沌序列、螺旋式搜索发现者更新、多重学习追随者更新机制对传统算法的种群多样性、搜索盲目性及全局搜索能力改进,实现多策略混合改进麻雀搜索算法MHISSA。然后,构建移动机器人的路径规划模型,利用导航点定义种群个体的编码方式,并构造同步避障与路径最短的适应度函数,结合三次样条插值法将MHISSA应用于求解农用移动机器人全局路径规划问题。最后,构造简单和复杂障碍物环境对单机器人路径规划和多机器人协同路径规划进行试验对比分析。结果表明,改进算法能够得到平滑无碰撞的最优路径,路径规划长度最优值和均值较传统麻雀搜索算法平均分别降低23.08%和19.56%。实地场景案例也证明方法在农用移动机器人路径规划方面具备较好的实用性。