机器人路径规划:一个改进的粒子群灰狼混合算法

为提高自主移动机器人路径规划器的快速性和最优性,提出一种改进的基于粒子群优化(PSO)算法和灰狼优化(GWO)算法的混合算法,简称H-PSO-GWO算法.首先,利用Tent混沌映射初始化种群,提高种群多样性;然后,采用改进的控制参数和新的个体位置更新策略来加快算法的收敛速度和增强种群个体趋于全局最优的能力.通过与其他算法进行数值对比实验和路径规划对比试验,验证了所提出算法的有效性和优越性.最后,使用贝塞尔曲线将所生成的路径平滑化,使得路径更适合移动机器人移动.