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作者：郭志军;王丁健;向中华;邱毅清;耿洋洋;王远;杜林林;
单位：河南科技大学车辆与交通工程学院;河南科技大学智能农业动力装备全国重点实验室;
摘要：为解决传统灰狼算法(GWO)用于全覆盖路径规划草坪修剪作业时易陷入局部最优、收敛速度慢、迭代次数高、除草效率低等问题，提出了启发式混沌算子灰狼优化算法(CGWO)。通过对GWO算法融入启发式思想与Tent混沌映射后，加入自适应的参数调节策略，调节加速因子及不同控制参数以增加搜索过程中的随机性，帮助算法跳出局部最优解，获得更好的全局搜索能力。仿真分析发现：改进后的灰狼优化算法即CGWO算法比GWO、PSO(粒子群算法)算法的路径成本、迭代次数、耗时更优，且路径更平滑。在3种草坪环境下，进行实车试验。结果表明：CGWO算法提高了全覆盖效率和除草效率，试验结果优于GWO和PSO算法。
关键词：智能草坪修剪机器人;;路径规划;;灰狼优化算法;;Tent混沌映射
基金资助：国家自然科学基金项目(51675163)
