本文選題：移動機器人　切入點：多目標(biāo)點路徑規(guī)劃　出處：《智能系統(tǒng)學(xué)報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對移動機器人遍歷多個目標(biāo)點的路徑規(guī)劃問題,提出了一種基于改進粒子群算法和蟻群算法相結(jié)合的路徑規(guī)劃新方法。該方法將目標(biāo)點的選擇轉(zhuǎn)化為旅行商問題,并利用蟻群算法進行優(yōu)化,定義了每兩個目標(biāo)點之間的路徑規(guī)劃目標(biāo)函數(shù),利用粒子群算法對其進行優(yōu)化。針對粒子群算法存在的早熟現(xiàn)象,將反向?qū)W習(xí)策略引入粒子群算法,并對粒子群算法的慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子進行改進。性能測試結(jié)果表明,改進的粒子群算法能有效避免粒子早熟現(xiàn)象,提高粒子群算法的尋優(yōu)能力及穩(wěn)定性。仿真實驗結(jié)果驗證了新方法能有效地實現(xiàn)機器人的多目標(biāo)點無碰撞路徑規(guī)劃。真實環(huán)境下的實驗結(jié)果證明了新方法在機器人多目標(biāo)點路徑規(guī)劃的實際應(yīng)用中也具有有效性。
[Abstract]:Aiming at the path planning problem of mobile robot traversing multiple target points, a new path planning method based on improved particle swarm optimization (PSO) and ant colony algorithm (ACA) is proposed, which transforms the selection of target points into a traveling salesman problem. Ant colony algorithm is used to optimize, and the path planning objective function between two target points is defined and optimized by particle swarm optimization. In view of the premature phenomenon of particle swarm optimization, the reverse learning strategy is introduced into particle swarm optimization. The inertia weight and learning factor of particle swarm optimization algorithm are improved. The performance test results show that the improved particle swarm optimization algorithm can effectively avoid the phenomenon of particle precocity. The simulation results show that the new method can effectively realize the multi-objective point collision free path planning of the robot. The experimental results in real environment show that the new method can be applied to the machine. The practical application of multi-objective point path planning is also effective.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)數(shù)理學(xué)院;重慶郵電大學(xué)智能系統(tǒng)及機器人研究所;重慶郵電大學(xué)先進制造學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51604056) 重慶市科學(xué)技術(shù)委員會項目(cstc2015jcy Bx0066) 重慶市教委項目(KJ1400432)
【分類號】：TP18;TP242

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本文編號：1621258