基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法

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．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．     

基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划

提出了一种基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法.该方法首先进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点与终点之间建立新地图,然后利用粒子群优化算法获得一条全局最优路径.该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,而且模型不依赖于障碍物的形状.仿真实验证实了该方法的有效性.     

以滚动优化策略的粒子群算法为基础的机器人路径规划研究

介绍了一种基于滚动优化策略的粒子群算法的机器人路径规划,在每一个滚动窗口中,应用粒子群算法进行局部路径规划,寻求一条最优路径.仿真实验证明了该方法的可用性和有效性.     

基于混合粒子群算法的移动机器人路径规划

为了确定复杂环境中移动机器人最优轨迹,提出了一种混合粒子群优化算法(IPSO-GOP).首先对粒子群优化算法进行改进,在算法运行的各个阶段对惯性权重进行自适应调整来增强粒子的搜索能力,并采用混沌变量对粒子进行扰动以提高收敛速度;其次,为了提高算法寻优能力,摆脱局部极小值并增加种群的多样性,引入遗传算法继承的多重交叉和变...     

基于改进粒子群优化算法的路径规划

针对二维静态环境下移动机器人路径规划问题,该文提出一种改进的粒子群算法求解最优路径。首先,由于传统的粒子群算法初始化粒子时并未考虑到粒子初始位置是否占障碍物空间,没有对占障碍物空间的粒子进行处理,导致粒子初始有效性低下,全局寻优不准确和全局寻优时间长。然后,为解决此问题,在初始化时采用一种修正粒子算法,解决初始时粒子有效性低下的问题。比较传统粒子群算法和该文算法的仿真结果。仿真结果表明,采用这种方法极大限度地增大了初始粒子的有效性,使算法迭代时可以更加快速准确地得到全局最优路径,所提方法有效可行。     

基于量子粒子群算法的机器人路径规划

提出了一种基于量子粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法。首先对环境地图进行建模,通过坐标变换在路径的起点与终点之间建立新地图,然后利用量子粒子群优化算法获得一条全局最优路径。该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,而且模型不依赖于障碍物的形状。仿真实验证实了该方法的可行性与有效性。     

基于改进粒子群三次Bezier曲线优化的路径规划

为了实现在障碍环境空间下移动机器人的平滑最优路径规划,提出了一种利用Bezier曲线描述路径与改进粒子群优化算法相结合的路径规划方法。借助三次Bezier曲线描述路径,可以将路径规划问题转换为生成Bezier曲线有限个点的位置优化问题,通过改进的具有指数变化的认知因子的粒子群优化算法进行最优路径搜索。仿真实验表明,该算法可以有效地进行平滑的无碰撞路径规划,并具有较强的跳出局部最优的能力。     

未知环境下基于三次螺线Bug算法的移动机器人路径规划

研究了环境未知情况下的移动机器人实时路径规划问题,将Bug算法与基于滚动窗口的路径规划相结合,提出了一种改进的移动机器人路径规划方法。详细分析了三次螺线作为移动机器人跟踪路径所具有的各种优异的几何特性,定义路径光滑成本函数,利用三次螺线对滚动窗口内规划的路径光滑化,使得移动机器人易于跟踪所规划的路径,扩展了移动机器人的应用领域。最后对本文算法的收敛性和完备性予以证明。仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于Tent混沌粒子群算法的滚动窗口路径规划

提出一种基于Tent混沌变异粒子群的路径滚动规划算法。在改进的粒子群算法中为防止早收敛,加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验结果表明,在障碍物复杂的环境下,利用该算法也可以迅速规划出一条全局较优的安全避碰路径。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划

为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用粒子个体极值的加权平均值,同时加入惯性权重.建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析.仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能优于传统算法.     

基于粒子群算法的移动机器人路径规划

提出一种分步路径规划方法,首先采用链接图建立机器人工作空间模型,用Dijkstra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,得到全局最优路径.仿真结果表明:所提方法简便可行,能够满足 移动机器人导航的高实时性要求,是机器人路径规划的一个较好方案.􀁱     

面向钻削路径规划问题的微粒群优化算法研究

提出一种基于微粒群优化（PSO）算法的方法,用于解决离散空间的群孔钻削路径规划问题．为了满足钻削路径规划问题中整数编码的需要,建立了算子中元素的二元转换方法和操作方式,对算法的操作算子进行改进．针对基本微粒群算法全局收敛率较低的问题,本文在算法数学模型的基础上,引入了重新生成“停止进化微粒”的方式对算法加以改进．实验表明,改进的算法全局收敛率较基本算法提高3倍多;新的算法具有实现简单、收敛速度快、能够实现全局收敛的优点．实际应用中,采用新的PSO优化算法对钻削路径优化后,可以节省17.9%的机床工作台移动时间．     

基于蚁群粒子群融合的机器人路径规划算法

针对复杂环境下中移动机器人路径规划问题,提出了一种基于蚁群粒子群融合的路径规划算法。该算法首先利用粒子群路径规划的环境建模方法快速规划出起始点到目标点的初始路径。然后根据产生的路径进行信息素的分配,最后经改进的蚁群算法进行进一步寻优,从而找出最优路径。经仿真证明,该方法在寻得最优路径的基础上可大大降低寻优的时间,尤其是对于复杂环境下的路径规划,其效果尤为明显。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究

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。     

基于改进粒子群算法的电路板测试路径规划

针对飞针测试机检测电路板时检测时间长、测试效率低、单针检测容易撞针等问题,提出了一种基于改进粒子群算法的测试路径规划算法.首先,使用分区检测的方式解决两针相撞问题;其次,提出一种改进的粒子群算法,在粒子群算法的基础上加入混沌初始化公式用于约束和更新搜索的最大速度,引入遗传算法的交叉、变异的思想,改进粒子群算法易于趋于局部最优的缺陷,提升了算法的全局搜索能力.与粒子群算法、遗传算法进行有效性的对比分析与实机测试.结果表明:此算法可以有效解决测试时两针相撞问题;比起其他两种算法改进粒子群算法在更少的迭代数的同时全局搜索能力更强,可以减少30%算法运算时间、降低10%的测试距离,具有一定的工程应用价值.     

基于粒子群并行优化的煤矿井下机器人路径规划

路径规划是煤矿井下搜救探测机器人自主导航的关键步骤,矿井是三维的非机构化的环境,机器人行走过程应该具有高度智能的路径规划,传统的自适应能力与处理非线性的问题能力较差,路径规划误差较大,提出基于粒子群并行优化的煤矿井下机器人路径规划方法,充分考虑井下的环境高低变化,采用栅格法对环境建模,将粒子群独立分布在不同容器中分别进行路径建模,不同容器中粒子分别进行优化操作;因为速度和最优子群被分别保留,在机器人路径规划实验阶段,路径规划的时间较传统方法降低20%,避障成功率高达95%,最优路径的出现概率能保持在99%,这种方法具有很强的指导性与实用价值。