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🔥 内容介绍
在移动机器人导航中,栅格地图路径规划是实现自主避障与高效移动的核心技术。传统算法(如 A*、Dijkstra)虽能找到最短路径,但在复杂障碍物环境中易陷入局部最优,且对动态变化的适应性不足。雪橇犬优化算法(SDO)作为新型仿生优化算法,通过模拟雪橇犬群体的协作、探索与进化行为,具备强大的全局搜索与局部开发平衡能力。本文将 SDO 应用于栅格地图路径规划,设计 “栅格环境建模 - 路径编码 - 雪橇犬行为映射 - 避障与优化” 的完整框架,实现移动机器人从起点到终点的无碰撞、短距离、平滑路径规划。
一、栅格地图路径规划的核心挑战与 SDO 的适配性
1.2 SDO 在路径规划中的适配性优势
SDO 模拟雪橇犬的群体协作行为,与路径规划需求高度匹配:
- 领头犬的全局引导
:模拟领头犬的经验导向,引导种群向终点方向搜索,减少盲目探索。
- 中间犬的局部协作
:中间犬参考前后犬的路径信息,实现局部路径的微调与优化,平衡距离与避障。
- 尾犬的探索能力
:尾犬通过随机探索和莱维飞行,跳出局部最优,发现潜在的短路径。
- 训练与退役机制
:对冗余或危险路径(靠近障碍物)进行 “训练” 修正,对无效路径 “退役” 替换,提升种群质量。
这些特性使 SDO 在复杂栅格环境中比传统算法(如 A*)更易找到全局最优路径,比 PSO 等算法具有更强的避障鲁棒性。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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