基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划

摘要：

针对基本粒子群算法在路径规划时易陷入局部最优、规划路径较长等问题,提出了改进粒子群算法对移动机器人进行路径规划.首先使用MAKLINK图建立移动机器人的工作空间模型,然后采用Dijkstra算法搜索从起始位置到目标位置的全局次优无碰撞路径,最后将指数变量权重加入改进的粒子群算法中对次优路径进行优化,找到最短路径.与基本粒子群算法不同,改进粒子群算法中粒子不是向最优的粒子学习,而是向适应度值优于平均适应度值的粒子学习,并对低于平均适应度值的粒子进行变异处理.该方法能够提高粒子的多样性,避免粒子陷入局部最优.仿真结果验证了所提出的改进粒子群算法的有效性.

关键词：移动机器人、路径规划、MAKLINK图、Dijkstra算法、改进粒子群算法

所属期刊栏目：52

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目;河南省引智计划项目

在线出版日期：2020-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：114-119