改进灰狼优化算法的草坪修剪机器人路径规划
郭志军1
王丁健2
向中华2
邱毅清2
耿洋洋2
王远2
杜林林2
1.河南科技大学车辆与交通工程学院,河南 洛阳 471000;河南科技大学智能农业动力装备全国重点实验室,河南 洛阳 4710002.河南科技大学车辆与交通工程学院,河南 洛阳 471000
摘要：为解决传统灰狼算法(GWO)用于全覆盖路径规划草坪修剪作业时易陷入局部最优、收敛速度慢、迭代次数高、除草效率低等问题,提出了启发式混沌算子灰狼优化算法(CGWO).通过对 GWO 算法融入启发式思想与 Tent混沌映射后,加入自适应的参数调节策略,调节加速因子及不同控制参数以增加搜索过程中的随机性,帮助算法跳出局部最优解,获得更好的全局搜索能力.仿真分析发现:改进后的灰狼优化算法即 CGWO算法比 GWO、PSO(粒子群算法)算法的路径成本、迭代次数、耗时更优,且路径更平滑.在 3 种草坪环境下,进行实车试验.结果表明:CGWO算法提高了全覆盖效率和除草效率,试验结果优于 GWO和 PSO算法.
关键词：智能草坪修剪机器人路径规划灰狼优化算法Tent混沌映射
分类号：TP242(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(51675163)
论文发表日期：2024-06-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 43-52 )
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