基于鲸优化算法的自导航机器人路径规划研究

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自导航机器人(Automated Guided Vehicle,AGV)是现代产业不可或缺的重要组成部分。本文对AGV路径规划算法进行研究和设计。首先,采用栅格法对AGV运行环境建模,并制定约束规则以解决多AGV的冲突问题。其次,引入双非线性收敛因子和强制驱散机制对经典WOA进行改进。再次,定义适应度函数,并将改进的WOA应用于路径规划算法。仿真和实验结果表明,基于改进WOA的规划算法能够有效简化路径复杂度、降低机器人控制难度。
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