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作者：蔡成峰;苟秉宸;
单位：西北工业大学机电学院;
摘要：针对移动机器人避障过程中效率低下、动态性差等问题，提出一种融合改进椋鸟群算法(Improved starling murmuration optimizer, ISMO)和滚动窗口法(Rolling window, RW)的机器人避障方法。首先引入两种策略对椋鸟群算法进行改进：引入泰勒最优邻域策略，以降低算法陷入局部最优的可能性；引入动态对立策略，以平衡算法的搜索和开发阶段。其次考虑到机器人遇到未知运动状态障碍物的问题，引入RW算法进行动态规划，以提升机器人的动态避障能力。仿真结果表明，ISMO-RW算法无论是在静态场景还是动态场景下，路径长度及运行时长均更短。实车实验验证了ISMO-RW算法的实际性能。
关键词：椋鸟群算法;;滚动窗口法;;机器人;;避障
基金资助：陕西省高层次人才特殊支持计划（TZ0408）
