近日，我院刘玉芳教授团队联合香港理工大学胡志坚博士团队在计算机科学一区top期刊Expert Systems With Applications上发表了题为“Multi strategy improved hiking optimization algorithm for unmanned ground vehicle path planning”的研究论文。学院青年教师杨宗举为论文第一作者，硕士生刘增文为除导师外第一作者，河南师范大学光电工程学院为第一单位，香港理工大学胡志坚博士为通讯作者，该研究工作获得了河南省自然科学基金面上项目和河南省高等学校重点科研项目的支持。
随着环境感知、自主导航等技术的发展，传统路径规划算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优、路径拐点冗余等问题，难以满足复杂场景下无人车辆运行对抗需求。如何在同一算法中兼顾寻优收敛效率与路径平滑性能，成为无人驾驶中车辆路径规划领域的重要挑战。
针对上述问题，团队创新提出了一种多策略改进徒步优化算法。该算法通过 Sobol 低差异序列初始化、自适应混合变异、团队协作机制与自适应角度生成四项策略，提升种群初始分布质量，迭代过程动态平衡全局勘探与局部开发，有效规避早熟收敛、加快寻优收敛；同时结合适应度关系自适应调整搜索角度，进一步优化路径拐点。研究结果表明，该改进算法兼具优秀的寻优精度、收敛速度与路径平滑能力，实现复杂环境下无人地面车辆高效安全路径规划。
该成果突破了传统路径规划算法寻优收敛慢、功能单一、静态寻优的局限，为构建高效收敛、动态适配、兼顾安全性与平滑性的无人地面车辆路径规划算法提供了新思路，在复杂环境导航、智能无人装备运动决策等领域具有潜在应用价值。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.133566
（文 杨宗举）