一种基于改进PSO-PIO算法的AGV路径规划方法

摘要：

针对粒子群优化算法在全局路径规划时存在容易陷入局部最优的问题,依据粒子群算法和鸽群算法的相关理论,分析了导致粒子群算法陷入局部最优的影响因素,根据AGV小车的最小转向半径确定二维栅格地图中单元格的大小,改进粒子群算法并结合鸽群算法的快速收敛能力进行全局路径规划,给出了一种融合改进粒子群与鸽群算法的二阶段混合优化算法.对比传统的粒子群算法,新方法能有效防止算法陷入局部最优,规划的全局最优路径长度比传统的粒子群算法缩短了约3.8％并减少了路径规划时长.

关键词：路径规划、改进粒子群算法、鸽群算法、二维栅格地图、AGV小车

所属期刊栏目：27

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61803035

在线出版日期：2022-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：82-89