【摘 要】
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移动机器人路径规划是一个很复杂的问题,不仅要寻求一条无碰撞的最优路径,而且还要求该路径尽可能平滑并满足一定的安全性。通过分析目前各种路径规划方法的优缺点,提出将改
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移动机器人路径规划是一个很复杂的问题,不仅要寻求一条无碰撞的最优路径,而且还要求该路径尽可能平滑并满足一定的安全性。通过分析目前各种路径规划方法的优缺点,提出将改进的粒子群优化算法运用到静态环境下的移动机器人路径规划问题当中。首先通过对标准粒子群优化算法的深入研究,剖析粒子群优化算法易陷入局部最优值的缺点,在粒子速度更新公式中引入一个进步因子项来使粒子在后期迭代中也具有跳出局部最优值的活力,并对超出初始空间范围的粒子重新进行随机初始化,增加粒子的多样性,防止算法陷入局部最优,利用5个常用优化函数对其进行了实验测试,验证了算法的可行性;接着针对路径规划问题的特点,利用栅格法建立机器人工作空间,对带有进步因子的粒子群优化算法具体应用到各个环节进行了细致的研究。在路径生成过程中,对不满足约束条件的路径进行了优化处理,并将路径长度、平滑度、安全度一起结合在适应度函数中来反映路径的优劣;最后在复杂程度不同的静态环境下进行仿真实验,并利用路径长度、动态收敛特征来反映算法的优化效率,讨论分析了适应度各系数对路径规划结果的影响,同时与其它智能算法进行了对比分析。仿真实验结果表明,带有进步因子的粒子群优化算法能够成功地在不同的静态环境下规划出一条近似最优的路径,验证了算法的有效性。
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