基于烟花算法的移动机器人动态路径规划及其避障优化

随着计算机技术和人工智能的飞速发展，移动机器人领域的研究正经历着深刻的变革。路径规划作为移动机器人导航的核心技术，其应用价值在现实世界中日益凸显，尤其是在自动化、物流和服务等领域。然而，当前面临的挑战包括如何使机器人适应复杂多变的动态环境，以及如何提高规划算法的效率、避免局部最优陷阱、简化参数设置等。 本研究论文，由朱亮吉同学在2015年完成，针对移动机器人路径规划提出了基于烟花算法的创新解决方案。作者首先回顾了现有算法，如粒子群优化等，发现它们虽然在某些方面表现出色，但计算负担大、易陷于局部最优、稳定性差和参数调整困难等问题。为了克服这些问题，作者决定引入烟花算法，这是一种模仿自然界烟花爆炸现象的全球优化算法，具有全局搜索能力强的优点。 论文中，作者详细阐述了如何利用烟花算法进行全局路径规划。首先，通过实验比较基本烟花算法与粒子群算法，验证了前者在处理复杂问题时的优势。接着，作者构建了一个栅格空间环境模型，并在MATLAB仿真环境中实现了基于烟花算法的移动机器人路径规划。然而，基本烟花算法在实际应用中暴露出了群体信息利用不足、映射规则不够完善以及路径规划可能出现穿障问题。 为解决这些问题，论文进一步发展了烟花算法，加入了并行算子和改进的映射规则，并结合蚁群算法来增强避障能力。这些改进旨在提高算法的效率和准确性。作者在MATLAB平台上进行了实验验证，以证明这些优化策略的有效性。 最后，作者进行了参数调整实验，并将改进后的烟花算法应用到动态栅格环境模型中，以展示其在应对实时变化环境中的性能。这种动态适应性是未来移动机器人路径规划的重要趋势，也是本文研究的一大亮点。 该研究不仅对烟花算法在移动机器人路径规划中的应用进行了深入探讨，还提出了有效的优化策略，为解决现实中移动机器人在动态环境中的导航问题提供了新的思路和技术支持。这对于推动移动机器人技术的发展，特别是在智能制造和智能服务等领域，具有重要的理论和实践意义。