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针对传统蚁群算法在处理自主式水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)三维路径规划问题时存在初期寻径能力弱、算法收敛速度慢等问题,提出一种融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法PSO-ACO(Particle Swarm Optimization-improved Ant Colony Optimization)。基于空间分层思想建立三维栅格模型实现水下环境建模;综合考虑路径长度、崎岖性、危险性等因素建立路径评价模型;先使用粒子群算法预搜索路径来优化蚁群算法的初始信息素;再对蚁群算法改进状态转移规则、信息素更新方式并加入奖惩机制实现全局路径规划。实验表明,算法能有效提高初期寻径能力和全局搜索能力,减少收敛迭代次数并缩短搜索使用时间。 相似文献
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分析了用人工神经网络模型描述环境时,采用Sigmoid函数作为神经网络作用函数的不足之处,提出采用双曲正切函数作为神经网络的作用函数,使网络更有利于路径优化算法的寻优计算。粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法具有收敛速度快,需要调节的参数少等优点,但优化过程中容易发生“早熟”收敛,使优化陷入局部极小值。通过引入模拟退火算法、“交叉算子”和“变异算子”,提出了一种新的改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)来解决AGV全局路径规划问题。仿真结果表明,IPSO具有很强的全局寻优能力,并且收敛速度比PSO快,能够为AGV规划出理想的路径。 相似文献
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吕诗为朱迎谷卢倪斌李忻阳刘海瑞 《控制与信息技术》2023,(6):58-64
针对水下机器人在路径规划中遇到的约束条件复杂、寻优算法性能不稳定、路径不平滑等问题,文章提出了一种基于改进粒子群算法的水下机器人路径规划方法。首先,基于函数模拟法构建水下地形及障碍物环境;其次,在优化目标设计方面,从减少能耗的角度出发,文章在传统路径长度最短的基础上,又增加了对水下机器人姿态角度变化以及转向节点位置分布均匀性的优化,以进一步适应实际情况;然后,分析了粒子群算法中惯性权重对算法性能的影响,引入了改进措施,以提高算法的寻优性能;最后,将计算出的初始路径采用B样条曲线进行平滑处理,得到最终的机器人运动规划轨迹。仿真实验结果表明,文章所提路径寻优方法相较于传统蚁群算法和粒子群算法,综合能耗分别降低了56.6%和19.3%,在求解能力和收敛性上也表现出了更优的性能。 相似文献
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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。 相似文献
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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 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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针对单一智能优化算法求解机器人路径规划时易陷入局部误区的问题,提出改进粒子群优化算法(GB_PSO)用于机器人路径规划.该算法以粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)为主体,由于遗传算法(genetic algorithm,GA)和细菌觅食算法(bacterial foraging optimization algorithm,BFO)更新策略所受环境影响的不同,拟合两种环境参数;然后计算粒子与不同环境参数之间的相关性将粒子群划分为两类,分别通过GA的选择、交叉、变异算子和BFO的趋化操作并行加强局部优化;最后通过改进的粒子群更新公式对粒子进行更新,实现机器人全局和局部路径的优化.实验结果表明,改进粒子群优化算法进行路径规划提高了局部和整体的搜索能力,路径规划速度快且路径距离短,同时具备更强的鲁棒性. 相似文献
8.
基于改进粒子群算法的机器人路径规划方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.将路径规划看作一个带约束的优化问题,约束条件为路径不能经过障碍物,优化目标为整个路径的长度最短.机器人工作空间中的障碍物描述为多边型,对障碍物的顶点进行编号.利用粒子群算法进行路径规划,每一个粒子定义为一个由零或障碍物顶点编号组成的集合,在粒子的迭代过程中考虑约束条件,惯性权重随迭代次数动态改变,使算法既有全局搜索能力也有较强的局部搜索能力.仿真结果表明该方法的正确性和有效性. 相似文献
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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. 相似文献
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考虑气动、轨迹、约束、指标间的耦合关系, 以多高超声速飞行器同时到达为目标建立了协同规划模型; 设计了一种自动满足终端约束的全新滑翔飞行剖面, 减少了规划算法需要处理的约束数量; 推导了滑翔段高精度解析解, 实现了过程约束和性能指标的快速求解; 提出了一种改进粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法, 借助强化学习方法构建协同需求与惯性权重间的动态映射网络, 提高了在线规划效率. 最后通过数学仿真验证了方法的正确性和有效性. 相似文献
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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. 相似文献
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