改进SOO与自适应DWA的机器人路径规划
Robot path planning based on improved soo and adaptive dwa
安徽理工大学 机电工程学院, 合肥 232001
摘要
针对复杂环境下移动机器人路径规划中全局规划易陷入局部最优、局部引导不稳定及动态避障能力不足的问题，提出一种融合改进恒星振荡优化算法(ISOO)与自适应动态窗口法(ADWA)的分层路径规划方法。全局层采用改进Circle混沌映射优化初始种群、动态维度掩码减弱维度耦合、精英定点扰动增强后期开发；局部层以前视目标点引导路径，遮挡时引入临时目标点脱困，并自适应调节评价函数权重。三类栅格地图仿真表明，所提方法成功率均达100%，平均路径长度较标准SOO分别缩短11.62%、15.92%、28.52%，平均规划时间分别缩短40.95%、54.17%、32.24%，路径长度标准差最低至1.84，冗余折点由8个减至4个、路径缩短31%；在对向、交叉、同向动态场景下均实现成功避障并回归参考路径到达终点。结果表明，该方法在路径质量、收敛稳定性与动态避障成功率上均优于现有方法，可为复杂动态环境下移动机器人自主导航提供有效方案。
基金项目
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2023-005)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0083
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-17] 优先出版
引用本文
张林, 李傲寒, 陈玺先, 等. 改进SOO与自适应DWA的机器人路径规划 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0083. (Zhang Lin, Li Aohan, Chen Xixian, et al. Robot path planning based on improved soo and adaptive dwa [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.04.0083. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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