【摘 要】
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针对群智能优化算法易陷入局部最优且单一算法不易解决障碍物空间中多机器人多任务目标遍历的问题,提出一种分布式协同多机器人多任务目标遍历路径规划策略。首先,通过K-Mean
【机 构】
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河北工业大学电子信息工程学院,河北工业大学天津市电子材料与器件重点实验室
【基金项目】
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天津市自然科学基金资助项目(18JCYBJC16500),河北省自然科学基金资助项目(E2016202341)
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针对群智能优化算法易陷入局部最优且单一算法不易解决障碍物空间中多机器人多任务目标遍历的问题,提出一种分布式协同多机器人多任务目标遍历路径规划策略。首先,通过K-Means聚类算法对多任务目标进行分类,随后运用改进的灰狼优化算法求解每类任务目标的最优遍历顺序,其中改进的灰狼优化算法引入余弦收敛因子以平衡全局搜索与局部开发的能力,引入布谷鸟搜索算法优化种群更新位置,最后在类内根据遍历顺序运用A*算法避障路径规划。每类的任务目标遍历路径规划的集合即为整个系统的多任务目标遍历路径。仿真实验表明:在规划多任务点遍历
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