基于引力搜索算法融合DWA的移动机器人路径规划

张纪民; 董峰

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)08-0110-05

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基于引力搜索算法融合DWA的移动机器人路径规划

设计与制造 | 更新时间：2025-09-16

- 基于引力搜索算法融合DWA的移动机器人路径规划
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2025年第8期页码：110-114+119
- 作者机构：
  
  1. 汝州职业技术学院信息工程系
  2. 郑州西亚斯学院电信与智能制造学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  河南省科技攻关项目(242102110377)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)08-0110-05
  中图分类号： TP242
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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张纪民, 董峰. 基于引力搜索算法融合DWA的移动机器人路径规划[J]. 传感器与微系统, 2025,(8):110-114+119.
张纪民, 董峰. 基于引力搜索算法融合DWA的移动机器人路径规划[J]. 传感器与微系统, 2025,(8):110-114+119. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)08-0110-05.

DOI：

摘要

移动机器人路径规划是自主导航领域的核心问题，涉及全局路径优化与局部避障控制。提出了一种基于改进引力搜索算法(GSA)与动态窗口法(DWA)融合的路径规划方法，以提升机器人在复杂环境中的自主运动能力。首先，改进GSA通过非线性时变引力调节、局部搜索增强和个体运动优化，提高全局路径规划的质量与搜索效率。随后，DWA在局部路径规划阶段利用速度采样与动态评估机制，实现实时避障与轨迹优化。两者结合确保机器人既能找到最优路径，又能适应动态环境变化。实验结果表明，该方法在路径长度、计算效率与避障性能方面均优于单独使用GSA或DWA

为复杂环境下的机器人自主导航提供了一种高效、鲁棒的解决方案。

Abstract

关键词

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张文科,李宏涛,王科平,杨艺.基于Transformer-DCGAR-SAC的移动机器人路径规划[J].传感器与微系统,2025(05).

杨瑞君,方宏年,徐彬,季守成.基于改进A~*算法的智慧停车库移动机器人路径规划[J].传感器与微系统,2025(03).

孙艺松,胡海军,李乐,耿正霖.基于改进蚁群算法的海上目标搜索路径规划[J].传感器与微系统,2024(10).

王晓燕,杨乐,张宇,孟帅.基于改进势场蚁群算法的机器人路径规划[J].控制与决策,2018(10).

Liu Lixing,Wang Xu,Yang Xin,Liu Hongjie,Li Jianping,Wang Pengfei.Path planning techniques for mobile robots: Review and prospect[J].Expert Systems With Applications,2023.

Liwei Yang,Ping Li,Song Qian,He Quan,Jinchao Miao,Mengqi Liu,Yanpei Hu,Erexidin Memetimin.Path Planning Technique for Mobile Robots: A Review[J].Machines,2023.

Xin Lai,Dan Wu,Di Wu,Jia He Li,Hang Yu.Enhanced DWA algorithm for local path planning of mobile robot[J].The Industrial Robot,2023.

Qiang Luo,Haibao Wang,Yan Zheng,Jingchang He.Research on path planning of mobile robot based on improved ant colony algorithm[J].Neural Computing and Applications,2020.

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