基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法72364

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1、第31卷第6期机器人ROBOTVol.31,No.62009年11月Nov.,2009文章编号：1002-0446(2009)-06-0556-05基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法吴宪祥1，郭宝龙1，王娟2（1.西安电子科技大学机电工程学院ICIE研究所，陕西西安710071；2.空军工程大学电讯工程学院，陕西西安710077）摘要：针对移动机器人路径规划问题，提出了一种基于粒子群三次样条优化的路径规划方法．借助三次样条连接描述路径，这样将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题．借助粒子群优化算法快速收敛和全局寻优特性实现最优路径规划

2、．实验结果表明：所提算法可以快速有效地实现障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，规划路径平滑，利于机器人的运动控制．关键词：移动机器人；路径规划；粒子群优化；三次样条中图分类号：TP24文献标识码：AMobileRobotPathPlanningAlgorithmBasedonParticleSwarmOptimizationofCubicSplinesWUXianxiang1，GUOBaolong1，WANGJuan2(1.ICIEInstitute,SchoolofMechano-ElectronicEngineering,XidianUniversit

3、y,Xi’an710071,China;2.TelecommunicationEngineeringInstitute,AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710077,China)Abstract:Anovelalgorithmbasedonparticleswarmoptimization(PSO)ofcubicsplinesisproposedformobilerobotpathplanning.Thepathisdescribedbystringofcubicsplines,thusthepathplanning

4、isequivalenttoparameteroptimizationofparticularcubicsplines.PSOisintroducedtogettheoptimalpathforitsfastconvergenceandglobalsearchcharacter.Ex-perimentalresultsshowthatacollision-avoidancepathcanbefoundfleetlyandeffectivelyamongobstaclesbytheproposedalgorithm.Theplannedpathissmoot

5、hwhichisusefulforrobotmotioncontrol.Keywords:mobilerobot;pathplanning;particleswarmoptimization(PSO);cubicspline1引言（Introduction）等多种智能算法被应用到路径规划领域，但是这类算法的运算时间普遍过长，很难达到实时路径规划路径规划问题是移动机器人导航的关键技术之的要求．一，主要任务是在有障碍物的环境中从起点S到目粒子群优化算法（PSO）是一种模拟鸟群飞行的标点G寻找一条可行的、无碰撞的、最优或者接近优化算法，具有个体数目少、计算简单

6、、全局寻优能最优的路径．现有的移动机器人路径规划方法主要力强、收敛速度快、鲁棒性好等特点，在各类多维连包括：栅格法、可视图法、人工势场法以及各种智[1¡4]续空间优化问题上均取得非常好的效果．本文提出能规划算法等．栅格法求得的路径在一定条件了一种基于粒子群三次样条优化的路径规划方法，下可以得到最优解，但是栅格大小的选择会影响到将移动机器人路径规划问题转化为三次样条曲线的解的质量，搜索空间较大时需要的存储空间也较大．参数优化问题[5]，借助粒子群优化算法实现全局最可视图法需要不断重构可视图，搜索效率比较低．优路径规划．仿真结果表明，本文算法优于可视图另一方

7、面，栅格法和可视图法规划的路径一般为折法和人工势场法等传统的路径规划方法，规划的路线，不利于机器人的运动控制．人工势场法结构简径平滑，更加符合人工规划思维模式．单，易于实现，规划的路径比较平滑、安全，得到了广泛的应用，但是也有较大缺陷：如局部极值点、目2基本理论（Basictheory）标不可达、障碍物前振荡、规划路径非全局最优等．为了简化机器人运动空间建模，假定机器人在近年来，神经网络、蚁群算法、遗传算法和免疫算法2维平面有限区域内运动，运动空间中分布着有限基金项目：国家863计划资助项目（2006AA01Z127）；国家自然科学基金资助项目（6080

8、2077）．收稿日期：2008-12-01556第31卷第6期吴宪祥等：基于粒子