基于改进粒子群算法的移动机器人多目标点路径规划

摘要：

针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法.该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群算法对其进行优化.针对粒子群算法存在的早熟现象,将反向学习策略引入粒子群算法,并对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进.性能测试结果表明,改进的粒子群算法能有效避免粒子早熟现象,提高粒子群算法的寻优能力及稳定性.仿真实验结果验证了新方法能有效地实现机器人的多目标点无碰撞路径规划.真实环境下的实验结果证明了新方法在机器人多目标点路径规划的实际应用中也具有有效性.

关键词：移动机器人、多目标点路径规划、蚁群算法、改进粒子群算法、反向学习策略、惯性权重、学习因子

所属期刊栏目：12

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金51604056;重庆市科学技术委员会项目cstc2015jcyBx0066;重庆市教委项目KJ1400432

在线出版日期：2017-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：301-309