基于改进灰狼优化算法的移动机器人路径规划研究.pdf
摘要
随着科技的快速进步，移动机器人的自导航和精确路径规划能力变得极为重要。
在农田、果园、丘陵山区等复杂农业环境中，传统规划算法难以满足移动机器人快速
移动的高效率作业需求及适应复杂地形的需求。灰狼优化算法虽然具有搜索和鲁棒性
优势，但在路径规划时易陷入局部最优，求解精度有待提高。为此，本文对灰狼优化
算法进行了改进，并将其应用于移动机器人路径规划领域，以解决面向二维静态地图
环境、二维动态障碍物地图环境以及三维地图环境下的规划问题。主要研究结果包括：
在二维静态地图环境下的路径规划中，基于Dirichlet分布对灰狼种群进行初始
化，改进收敛因子公式，并结合粒子群优化算法和并行计算方法更新灰狼适应度值和
位置参数，从而提高灰狼优化算法的搜索能力和收敛性能。上述改进方式显著提升了
算法的运行速度和自适应性，并在多种类型下的二维静态地图环境中进行了路径仿真
验证，验证了所提改进方法在二维静态地图环境中较好的寻优性能。
在二维动态障碍物地图环境下的路径规划中，动态障碍物可能会干扰在二维静态
环境中预先规划的最优路径，影响路径的可行性。为此，本章以静态路径规划为基础，
融合改进的灰狼优化算法与动态窗口法，将改进灰狼优化算法的路径关键点作为
DWA算法的中间目标点，且根据机器人的运动模型模拟机器人运动轨迹结合关键信
息以生成适应动态环境的全局最优路径。实验结果表明，该方法能在多种动态障碍物
环境中实现最优路径的规划。
为了解决复杂三维环境下的路径规划问题，本章将麻雀搜索算法的全局搜索能力
与灰狼优化算法的局部搜索能力相结合。通过引入反向学习初始化方法改进灰狼优化
算法的初始化方式，并在路径规划中融合了麻雀搜索算法，在灰狼优化算法进行局部
搜索的同时根据麻雀搜索算法的规则进行全局搜索，使其跳出局部最优解的同时实现
全局最优解。实验结果表明，所提方法在能耗及路径长度方面具有较高的效率和较好
的路径方案以应对三维环境的路径规划问题。
综上所述，本文的研究在应对多种复杂环境的路径规划问题时均有较好效果，并
为未来的学术探索提供了有价值的参考。
关键词：移动机器人；路径规划；灰狼优化算法；麻雀搜索算法
II
目录
第一章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2国内外研究现状3
1.2.1路径规划研究现状3
1.2.2灰狼算法研究现状5
1.3研究内容7
第二章移动机器人路径规划方法9
2.1路径规划问题描述9
2.2路径规划算法的评价9
2.3路径规划的执行与挑战10
2.3.1移动机器人在静态环境中的路径规划挑战10
2.3.2移动机器人在动态环境中的路径规划挑战12
2.4灰狼优化算法12
2.4.1灰狼算法的基本原理12
2.4.2灰狼优化算法的伪代码及流程图15
2.5本章小结16
第三章改进灰狼优化算法的机器人二维静态路径规划研究17
3.1改进灰狼优化算法(IGWO)17
3.1.1种群初始化17
3.1.2改进收敛因子18
3.1.3结合粒子群算法18
3.2基于改进灰狼优化算法二维路径规划19
3.2.1栅格法建立环境模型19
3.2.2目标函数模型21
3.2.3改进灰狼优化算法路径规划的实现步骤22
3.3仿真实验与结果分析23
3.3.120m×20m仿真环境23
3.3.230m×30m仿真环境24
3.3.340m×40m仿