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作者：吴妮妮;王岫鑫;
单位：长江职业学院;重庆邮电大学生物信息学院;
摘要：为了减小移动机器人行驶路径长度，提出了基于自主学习粒子群算法的导航路径规划方法。以减小路径长度为目标建立了路径规划模型；为了防止机器人发生碰撞，给出了障碍物膨化处理方法。在粒子群算法中引入了由多种粒子学习策略组成的学习策略池，并给出了粒子对学习策略进行选择的自主学习策略，从而提出了具有较强进化能力的自主学习粒子群算法。经算法性能测试，自主学习粒子群算法的优化能力强于传统粒子群算法和文献~([11])改进粒子群算法；将自主学习粒子群算法应用于简单场景和复杂场景的路径规划，该算法规划的路径均值和标准差均小于传统粒子群算法，验证了自主学习粒子群算法在机器人路径规划中的优越性。
关键词：移动机器人;;路径规划;;学习策略池;;自主学习策略;;粒子群算法
基金资助：2020湖北省级教学改革研究项目（2020889）;; 2021年湖北省中华职业教育社研究项目（HBZJ2021150）
