基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划.pdf

《基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、ComputerEngineeringandApplications纠f算机工程与应用基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划王娟1，吴宪祥2，郭宝龙2WANGJuanl．WUXianxian92．GUOBaolon921．空军工程大学电讯工程学院，西安7100772，西安电子科技大学机电工程学院智能控制与图像工程研究所，西安7100711．TelecommunicationEngineeringInstitute，AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710077，China2．I

2、CIEInstitute，SchoolofElectromechanicalEngineering，XidianUniversity,Xi’an710071，ChinaWANGJuan．WUXianxiang,GUOBaolong．Robotpathplanningusingimprovedparticleswamioptimiza-lion．ComputerEngineeringandApplications，2012，48(15)：240-244．Abstract：Togetanoptimalsmoothpath

3、foramicroSOCCerrobot，anovelpathplanningapproachusingimprovedparticleswarmoptimizationisproposedwithapathdescriptionbystringofFergusonsplines．ThepathplanningisthenequivalenttooptimizationofparametersofparticularcubicFergusonsplines．TheimprovedParticleSwarmOptimi

4、zationwithVelocityMutation(VMPSO)isinlroducedtooptimizethepathforitsfastconvergenceandglob-alsearchcharacter．Experimentalresultsprovetherationalityandgreatpracticalvalueoftheproposedalgorithm，whichcangetconvergencewithin80iterations，withacollision-avoidingsmoot

5、hoptimalpathbeingplannedfleetly．Keywords：pathplanning；ParticleSwarmOptimization(PSO)；velocitymutation；Fergusonsplines摘要：为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划，提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径，将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题，借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明，算法可以

6、有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛，规划路径平滑，合理，有一定的实用价值。关键词：路径规划；粒子群算法；速度变异；Ferguson样条文章编号：1002．833l(2012)15．0240．05文献标i只码：A中图分类哮：TP24路径规划是机器人导航和控制的基本环节之一。其目的是在有障碍物的环境中按照某些准则(如路径长度／时间、安全性和可行性等)，寻找一条从起点s到目标点G之间可行的、无碰撞的最优或者准最优的路径o】。路径规划可视为一个带约束的优化问题。一些进

7、化算法如蚁群算法、遗传算法等已经被成功应用于路径规划问题中12棚。但是这类算法的运算时问普遍过长，计算需占据较大存储空间，很难达到实时路径规划的要求。粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种模拟鸟群觅食行为的仿生智能优化算法“1。与蚁群算法和遗传算法相比，粒子群优化算法具有个体数目少、计算简单、需要调整的参数少、全局寻优能力强、收敛速度快等优点，在各类多维连续空间优化问题上取得非常好的效果。许多学者对粒子群优化算法在路径规划

8、领域的应用展开了研究。大量研究集中在先用图论方法建模并求出一条次优路径，再用基金项目：国家自然科学基金(No．61105066，No．61003196)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No．K50510040007)。作者简介：王娟(1980一)，女，助教，主要研究领域为计算机视觉与智能控制；吴宪祥(1980一)，男，博士，副教授，主