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作者：李生明;杨红;李肇阳;
单位：清远职业技术学院机电与汽车工程学院;
摘要：传统自导引机器人(AGV)路径规划方法容易出现收敛慢和易得局部最优的不足，为此，提出多策略改进天鹰优化的路径规划算法(MSIAO)。为了提升搜索精度，引入混沌Tent对立学习策略，以避免伪随机初始化对解空间遍历的不足，丰富初始路径的多样性；在近地面攻击阶段，设计非线性自适应飞行斜率策略，以提升目标攻击精度；在低空飞行阶段，提出黄金正弦机制以提升局部开发能力；同时，利用自适应t分布变异策略，以避免陷入局部最优。结合栅格地图建立机器人路径规划模型，基于路径长度和平滑性构建适应度函数，用于评估搜索个体的优劣，实现对路径规划的迭代寻优。利用6个不同特征的基准函数对算法的搜索性能进行数值具有更高的仿真，同时建立不同复杂度的栅格地图对改进算法的最优路径搜索性能进行实证分析。结果表明，MSIAO算法方面具有显著的搜索精度，生成的路径平滑、安全且无碰撞，具备更短的路径长度，在解决路径规划控制问题方面具有显著的性能优势。
关键词：自导引机器人;;路径规划;;天鹰优化算法;;栅格地图;;路径平滑
基金资助：广东省继续教育质量提升工程项目(JXJYGC2022GX611)
