基于改进DWA算法的机器人路径导航方法

本发明属于路径导航技术领域，具体涉及基于改进DWA算法的机器人路径导航方法，包括：采集与当前导航任务相关的环境输入信息；生成包含多个离散路径点组成的全局最优路径；在DWA算法中引入CMA‑ES；设计CMA‑ES上层优化和下层优化；引入反馈调节机制；在每一规划周期中，构建轨迹候选集；设置轨迹评价函数，并使用优化后的权重参数对每条轨迹进行评分，优化完成后重新生成轨迹候选集并再次评分，选取评分最高的轨迹作为当前周期的最优路径，发送至机器人执行导航；循环执行直到机器人到达目标点。本发明实现了DWA算法关键参数的实时在线调整，在动态环境中显著提升了路径规划的自适应性、平滑性、安全性和规划精度。