【摘 要】
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针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题，提出一种基于区域搜索的自适应粒子群（region search-adaptive particle swarm optimization algorithm，RS-APSO）路径规划方法。首先，通过区域搜索算法对原始地图进行预处理，减少地图中的无效信息。其次，提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节，对加速因子进行自适应改进
【基金项目】
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国家自然科学基金（61902273）项目资助；
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针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题，提出一种基于区域搜索的自适应粒子群（region search-adaptive particle swarm optimization algorithm，RS-APSO）路径规划方法。首先，通过区域搜索算法对原始地图进行预处理，减少地图中的无效信息。其次，提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节，对加速因子进行自适应改进，增强算法不同时期的搜索能力，利用新的加速因子使粒子快速摆脱较差区域。最后通过动态避障策略，使机器人可以安全规避移动障碍物。仿真结果表明，RS-APSO算法相较于PSO算法，平均运行时间降低了30.3%，平均迭代次数降低了43.9%，在动态环境中也能生成安全路径。
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