基于INGO算法的移动机器人自主避障方法

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)11-0139-04

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基于INGO算法的移动机器人自主避障方法

更新时间：2025-09-11

- 基于INGO算法的移动机器人自主避障方法
- Issue 11, Pages: 139-142(2024)
- 作者机构：
  
  1. 郑州工业安全职业学院信息工程系
  2. 华中科技大学人工智能与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)11-0139-04
  CLC： TP18;TP242
- Published：2024
- 稿件说明：
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[J]. 2024, (11): 139-142.
DOI：

[J]. 2024, (11): 139-142. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)11-0139-04.

摘要

针对移动机器人在避障过程中存在的避障效率差、寻优速度慢、易陷入局部极值等问题，提出一种基于改进北方苍鹰优化(INGO)算法的避障方法。首先，采用Tent混沌映射策略生成初始种群，从而提高初始解集的质量；其次，引入一种基于Levy飞行的搜索策略，以提升搜索效率；同时，为了平衡勘探和开发过程，设计了非线性收敛因子和心形搜索策略，从而降低算法陷入局部极值的概率，提高算法的寻优速度。通过仿真实例，验证算法性能。结果表明：相较对比算法，INGO算法在简单任务场景下路径长度减少3.19%～3.80%、运行时间缩短5.59%～17.68%;在复杂任务场景下，路径长度减少3.91%～4.84%、运行时间缩短14.71%～17.88%。实验验证了INGO算法的可行性，能够有效提升移动机器人的避障能力。

Abstract

关键词

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