基于改进灰狼算法的物流机器人运动路径规划方法

来源：计算机测量与控制杂志2024年第9期北京时间：

作者：张宇璇,骈璐璐,张楠

单位：中北大学

摘要：物联网信息技术的发展使得物流机器人在当前运动路径规划中面临局部极值陷阱、算法收敛等问题,且加之传统运动路径规划手段难以满足复杂多变的物流环境,因此探寻积极有效的运动规划手段迫在眉睫。基于此,研究借助灰狼优化算法进行全局路径规划和混合路径分析,并引入协同量子、改进人工势场进行改进,实现该算法收敛因子的更新和交叉策略的执行。对物流机器人进行仿真结果分析,结果表明,该算法在测试函数上表现出较好的收敛性,且在单个障碍物结果中的搜索路径长度减少率在5%左右,平均成本消耗为23.65,能较好检测到动态障碍物并有效跳出了局部极小值陷阱。且其在动态环境下的运行时间缩短了46.37％,寻优和避障性能较好。研究提出的路径规划算法能有效为物流业的发展以及自动化调度提供借鉴思路和价值。

关键词：物联网环境;移动机器人;运动路径;静态环境;动态障碍物