基于混合智能算法的智能机器人路径规划与避障系统设计

摘要

随着智能机器人在工业、服务、探索等多领域的广泛应用，高效的路径规划与可靠的避障系统成为其核心关键技术。本研究聚焦于基于混合智能算法的智能机器人路径规划与避障系统设计，旨在突破传统单一算法的局限，提升机器人在复杂动态环境中的运行能力。通过对遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等多种智能算法的深入剖析，创新性地构建混合智能算法模型，充分融合各算法优势，实现对机器人路径的精准规划与实时避障。从系统架构设计、传感器选型与数据融合、算法优化实现等多方面展开详细研究，阐述系统在不同场景下的运行机制。研究表明，所设计的基于混合智能算法的系统能够显著提高机器人路径规划的效率与避障的准确性，有效增强机器人在复杂环境中的适应性与自主性，为智能机器人技术的进一步发展提供坚实的理论与实践基础。