【机器人路径规划】基于6种算法（黑翅鸢优化算法BKA、SSA、MSA、RTH、TROA、COA）求解机器人路径规划研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着机器人技术在工业制造、物流运输、灾害救援、服务领域等场景的广泛应用，机器人的自主移动能力成为核心技术之一，而路径规划作为自主移动的关键环节，直接决定了机器人的运动效率、安全性与任务完成质量。机器人路径规划的核心目标是在存在障碍物的环境中，寻找一条从起始点到目标点的最优路径，通常以路径长度最短、运动时间最少、能耗最低、路径平滑度最高等为优化指标。

传统路径规划算法如 A*、Dijkstra 等虽在静态环境下具有较好的稳定性，但面对复杂动态环境、多约束优化目标及大规模地图时，存在搜索效率低、易陷入局部最优等问题。近年来，启发式智能优化算法凭借其全局搜索能力强、适应性广等优势，在机器人路径规划领域得到广泛关注。

本研究选取黑翅鸢优化算法（Black Kite Algorithm, BKA）、麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）、 monarch 蝴蝶算法（Monarch Butterfly Optimization, MSA）、圆顶礁算法（Round Table Hill-Climbing, RTH）、金枪鱼优化算法（Tuna Swarm Optimization, TROA）、郊狼优化算法（Coyote Optimization Algorithm, COA）6 种典型智能优化算法，系统开展机器人路径规划研究。通过对比分析 6 种算法在不同环境复杂度、不同优化目标下的路径规划性能，为机器人路径规划算法的选择与改进提供理论依据和实践参考，对提升机器人自主移动能力、拓展机器人应用场景具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、机器人路径规划问题模型

三、6 种智能优化算法原理与路径规划实现

（一）黑翅鸢优化算法（BKA）

1. 算法原理

黑翅鸢优化算法是模拟黑翅鸢在捕食过程中的搜索行为而提出的智能优化算法，核心行为包括翱翔搜索（全局探索）和俯冲捕食（局部开发）：

• 翱翔搜索阶段：黑翅鸢在高空大范围盘旋，随机搜索猎物踪迹，对应算法的全局探索过程，通过随机生成新解扩大搜索范围；

• 俯冲捕食阶段：当黑翅鸢发现猎物后，快速俯冲至目标区域，精细搜索最优位置，对应算法的局部开发过程，基于当前最优解进行局部搜索，提升解的精度。

算法通过适应度函数评估个体（解）的优劣，迭代更新个体位置，最终收敛到全局最优解。

四、总结与展望

（一）研究总结

本研究针对机器人路径规划问题，采用栅格法建立环境模型，以路径长度、平滑度、安全性为优化目标，系统研究了 BKA、SSA、MSA、RTH、TROA、COA 6 种智能优化算法的路径规划性能，主要结论如下：

1. 算法性能差异显著：BKA 算法通过模拟黑翅鸢的翱翔搜索与俯冲捕食行为，平衡了全局探索与局部开发能力，在不同环境复杂度下均表现最优；TROA 算法的群体巡游与围捕捕食机制使其性能稳定，排名第二；RTH 算法由于单解搜索策略，全局探索能力不足，综合性能最差。

1. 环境复杂度影响显著：随着环境复杂度提升（栅格规模扩大、障碍物占比增加），所有算法的路径长度均增加、收敛速度减慢、成功率下降，其中全局探索能力弱的算法（如 RTH、MSA）性能下降更为明显。

1. 多目标优化有效：采用加权求和法将路径长度、平滑度、安全性转化为单目标优化，能够满足机器人路径规划的实际需求，所规划的路径在保证长度最短的同时，具备较好的平滑度和安全性。

（二）研究展望

尽管本研究取得了一定成果，但仍有以下方面可进一步拓展：

1. 动态环境路径规划：当前研究针对静态环境，未来可考虑动态障碍物（如移动行人、车辆），结合传感器实时感知环境信息，设计动态路径规划算法，提升机器人的环境适应性。

1. 多机器人协同路径规划：当前研究聚焦单机器人路径规划，未来可拓展至多机器人场景，研究多机器人之间的避碰协调机制，避免路径冲突，提升整体任务效率。

1. 算法改进与融合：针对性能较差的算法（如 RTH、MSA），可结合其他算法的优势进行改进（如 RTH 与遗传算法融合，提升全局探索能力）；同时，可研究混合算法（如 BKA-SSA 混合算法），进一步提升路径规划性能。

1. 实际平台验证：当前研究基于 MATLAB 仿真，未来可在实际机器人平台（如移动机器人、无人机）上进行实验验证，测试算法在真实环境中的实用性，为工程应用提供更有力的支撑。

1. 多目标优化策略优化：当前采用加权求和法处理多目标，未来可引入非支配排序遗传算法（NSGA-II）、多目标粒子群优化（MOPSO）等多目标优化算法，生成 Pareto 最优解集，为不同需求场景提供更多路径选择。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王子辰,胡春鹤.基于改进黑翅鸢算法的永磁同步电机自抗扰控制[J].电机与控制应用, 2025, 52(3):262-271.

[2] 王娟娟.移动机器人路径规划方法研究[D].山东理工大学,2010.DOI:10.7666/d.D319042.

[3] 崔建军.基于遗传算法的移动机器人路径规划研究[D].西安科技大学,2010.DOI:10.7666/d.d095408.

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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