融合神经网络及麻雀算法的机器人避障研究

来源：计算机测量与控制杂志2023年第4期北京时间：

作者：朱金坛,张瑜

摘要：针对麻雀搜索算法（SSA）在机器人避障研究中，存在提早收敛于局部最优难以跳出、初始种群分布不够广泛、平衡能力差等问题对其进行改进。首先通过三层神经网络对规划环境进行栅格化建模；其次引入Halton序列得到初代种群分布，得到分布更广、更遍历的个体位置，提升后期寻优速度和效率；再次使用布朗运动优化麻雀位置更新的步长调节，帮助算法脱离局部优解，同时平衡全局切换局部的搜索节奏；最后，利用clothoid曲线法平滑路径，得到满足机器人机械性能的路径。经6个标准函数验证和Wilcoxon检验P值对比可知，改进后的算法相较于SSA和CSSA算法各项指标得到明显优化，且具有和SSA同一水平的时间复杂度。最后通过地图仿真得到平滑后的机器人避障路径。

关键词：麻雀搜索算法;低差异序列;神经网络;布朗运动

基金资助：2022年陕西省地方课程地方教材及教辅资源研究课题（20220200800）