基于人工蜂群和强化学习的机器人路径规划方法和系统

本发明提供了一种基于人工蜂群和强化学习的机器人路径规划方法和系统，涉及路径规划领域，方法具体包括如下步骤：根据已知环境信息、起始点及目标点，初始化人工蜂群算法种群。基于人工蜂群算法的搜索机制对种群进行迭代优化。当满足预设的优化进程终止条件时，从最终种群中选取一批优质解，构成精英解集。将精英解集编码为强化学习智能体的先验知识，用以初始化强化学习的价值函数，并设定融合了路径长度与平滑度目标的奖励函数。基于初始化后的价值函数，运行强化学习算法进行策略搜索与优化，以对路径策略进行微调。在强化学习算法收敛后，输出最优路径。本发明的技术方案克服现有技术中不能在复杂环境下快速生成既短且平滑的路径的问题。