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基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究
引用本文:胡玉兰,姜明洋,赵慧静.基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究[J].计算机工程与科学,2009,31(6).
作者姓名:胡玉兰  姜明洋  赵慧静
作者单位:沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110168
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划),国家自然科学基金 
摘    要:针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数,得到无碰撞路径,然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的。

关 键 词:粒子群优化算法  神经网络  路径规划

Research of the Path Planning Method for Mobile Robots Based on Active Particle Swarm Optimization
HU Yu-lan,JIANG Ming-yang,ZHAO Hui-jing.Research of the Path Planning Method for Mobile Robots Based on Active Particle Swarm Optimization[J].Computer Engineering & Science,2009,31(6).
Authors:HU Yu-lan  JIANG Ming-yang  ZHAO Hui-jing
Affiliation:School of Information Science and Engineering;Shenyang Ligong University;Shenyang 110168;China
Abstract:The quality and efficiency of calculation are two puzzling problems in the traditional algorithms for robot path planning.In this paper,a new method of path planning for robots based on active particle swarm optimization is proposed.It adopts the neural network training collision penalty function to search for a collision-free path,and then uses particle swarm optimization to resolve the best path issue.This method utilizes neural networks to realize massively parallel and distributed computing,which improv...
Keywords:particle swarm optimization(PSO)  neural network  path planning
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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