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作者：王冬;何宗真;
单位：驻马店职业技术学院信息工程学院;西安财经大学数学学院;
摘要：传统自动导引机器人(AGV)路径规划方法容易出现收敛慢、易得局部最优及路径平滑性差的不足，提出一种基于自适应螺旋搜索阿奎拉鹰算法(ASSAO)的AGV路径规划控制方法。引入混沌帐篷映射(Tent)模拟阿奎拉鹰高空飞行，以提升算法的全局搜索能力；设计并行螺旋搜索模拟阿奎拉鹰低空飞行，丰富了个体攻击行为多样性，提高了算法局部开发能力；利用自适应高斯变异避免迭代陷入局部最优，提高收敛精度。采用栅格地图构建AGV路径规划模型，综合考虑路径总长度、平滑性及安全性三方面因素评估搜索个体的优劣，实现路径规划迭代寻优。建立简单和复杂场景的栅格地图环境，对改进算法的AGV导航路径搜索性能进行实证分析。结果表明，ASSAO搜索精度更高，生成的路径平滑、安全、无碰撞，且具备更短的路径长度，在解决AGV导航路径控制问题上具备一定性能优势。
关键词：自动导引机器人;;路径规划;;阿奎拉鹰算法;;并行搜索;;高斯变异
基金资助：河南省高新技术领域科技攻关项目(182102210599)
