基于粒子群算法的移动机器人路径规划ξ

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1、第uy卷第v期∂²¯quyo²qv机器人×ussw年x月¤¼oussw文章编号}tssu2swwykusswlsv2suuu2swΞ基于粒子群算法的移动机器人路径规划秦元庆o孙德宝o李宁o马强k华中科技大学控制科学与工程系o湖北武汉wvsszwl摘要}提出一种分步路径规划方法o首先采用链接图建立机器人工作空间模型o用¬®¶·µ¤算法求得链接图最短路径~然后用粒子群算法对此路径进行优化o得到全局最优路径q仿真结果表明}所提方法简便可行o能够满足移动机器人导航的高实时性要求o是机器人路径规划的一个较好方案q关键词}移动机器人~路径规划~链接图~¬®¶·µ¤算法~粒子群算

2、法中图分类号}×°uw文献标识码}ΠατηΠλαννινγφορΜοβιλεΡοβοτΒασεδονΠαρτιχλεΣωαρμΟπτιμιζατιον±≠∏¤±2´¬±ªo≥¨2¥¤²o¬±ªo±¬¤±ª(ΔεπαρτμεντοφΧοντρολΣχιενχεανδΕνγινεερινγ,ΗυαζηονγΥνιϖερσιτψοφΣχιενχεανδΤεχηνολογψ,Ωυηανwvsszw,Χηινα)Αβστραχτ:׫¬¶³¤³¨µ³µ¨¶¨±·¶¤±²√¨¯³¤·«³¯¤±±¬±ª¤³³µ²¤¦«o¬±º«¬¦«·«¨ªµ¤³«¬¶¥∏¬¯··²§¨¶¦µ¬

3、¥¨·«¨º²µ®¬±ª¶³¤¦¨²©·«¨°²¥¬¯¨µ²¥²·o·«¨¬®¶·µ¤¤¯ª²µ¬·«°¬¶∏¶¨§·²²¥·¤¬±·«¨¶«²µ·¨¶·³¤·«©µ²°·«¨¶·¤µ·³²¬±··²·«¨ª²¤¯³²¬±·¬±·«¨ªµ¤³«o¤±§·«¨³¤µ·¬¦¯¨¶º¤µ°²³·¬°¬½¤·¬²±¤¯ª²µ¬·«°¬¶¤§²³·¨§·²ª¨··«¨¥¨¶·³¤·«q≥¬°∏¯¤·¬²±µ¨¶∏¯·¶¶«²º·«¤··«¨³µ²³²¶¨§°¨·«²§¬¶¨©©¨¦·¬√¨¤±§¦¤±°¨¨··«¨µ¨¤¯2·¬°¨§¨°¤±§¶²©°²¥¬¯¨µ²¥²·±¤

4、√¬ª¤·¬²±qΚεψωορδσ:°²¥¬¯¨µ²¥²·~³¤·«³¯¤±±¬±ª~ªµ¤³«~¬®¶·µ¤¤¯ª²µ¬·«°~³¤µ·¬¦¯¨¶º¤µ°²³·¬°¬½¤·¬²±k°≥l1引言(Ιντροδυχτιον)论方法寻求一条无碰次优路径~用粒子群算法优化次优路径o得全局最优路径q仿真取得很好效果q路径规划是移动机器人导航的最基本环节之一q它是按照某一性能指标搜索一条从起始状态到2问题描述与建模(Προβλεμδεσχριπτιονανδ目标状态的最优或近似最优的无碰路径q根据机器μοδελινγ)人对环境信息掌握的程度o可以分为两种类型}环境为实现上述路

5、径规划算法,我们在机器人运动信息完全已知的全局路径规划和环境信息完全未知[y]≈t 空间建模时作如下假定:(t)移动机器人在二维有或部分未知的局部路径规划q对于环境信息完全限空间中运动;(u)机器人运动空间中分布着有限个已知的情况o到目前已经有许多解决方法o例如势已知的静态障碍物,障碍物可以用多边形描述且其场法!可视图法等q势场法结构简单o易于实现o得到≈uov 高平行于ζ轴,即可以忽略障碍物的高度信息,只用广泛的应用o但也有较大缺陷}存在陷阱区~在相近的障碍物面前不能发现路径~在障碍物面前振荡(ξ,ψ)平面描述;v)为保证路径不太接近障碍物,把障碍物的边界向外扩展

6、机器人本体在长宽方向上最等q可视图法则有搜索路径复杂!效率不高的问题q粒子群算法k°≥o°¤µ·¬¦¯¨≥º¤µ°³·¬°¬½¤2大尺寸的t/u加上传感器最小传感距离,机器人可·¬²±l≈w 是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算看作质点,尺寸大小忽略不计.法o有着个体数目少!计算简单!鲁棒性好等优点o在移动机器人的路径规划是智能机器人研究中的各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效一项关键技术o而路径规划的第一步就是要建立合果≈x q本文提出一种路径规划的新方法o用自由空理的环境模型q建模的方法有多种o例如o栅格法!顶点图间法建立规划环境模型o将规划分为两个层次}

7、用图像法!广义锥法等q这些方法在进行路径规划时可得到精Ξ收稿日期}ussvps

8、pvs第uy卷第v期秦元庆等}基于粒子群算法的移动机器人路径规划uuv确解o但建立与更新模型的计算量相当大o且对传感器的精度要求很高o实际应用中存在不少困难q而采用链接图kªµ¤³«l方法建立机器人的运动空间模型会大大减小模型的复杂性o且能得到优化路径q因此本文采用该方法进行环境建模q机器人环境中的自由空间是由自由链接线围成≈y 的凸区域构建的o自由链接代表如下含义}¤l该链接线的两个端点或者是两个多边形障碍物的顶点o或者一个是障碍物顶点o另一个在工作空间的边界上q在此意义下同一障碍