移动机器人路径规划粒子群算法遗传算法样条插值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...
摘要 本发明涉及一种基于粒子群优化算法的移动机器人路径规划方法。目前移动机器人路径规划方法对于路径的选择比较单一、容易走入死胡同。本发明的具体步骤是:首先对环境进行建模;用多边形表示障碍物,用点表示机器人,用小方框表示机器人的起始位置,用十字表示目标点。机器人开始点标记为S,目标点标记为G;然后对机器人路...
摘要 本发明公开一种基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划方法,主要解决现有技术中存在的算法运行速度慢、优化路径转弯次数过多的问题。其规划步骤为:对移动机器人工作环境进行建模;利用粒子群算法进行快速路径规划,在得到的路径上散布比周围更多的信息素,给蚁群提供导向;采用惯性原理优化过的蚁群算法,在粒子群算法...
基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划_谭冠政
针对仓库巡检机器人,本文提出一种更为简单的基于粒子群算法的路径规划方法。其思想是:将路径规划问题抽象为对一个罚函数的优化问题,该罚函数通过神经网络结构构造,其中包含环境中障碍物的约束及路径的长度信息。将该罚函数作为粒子群算法中的适应度函数,而路径中除去起点与终点外的路径节点作为粒子,通过混合粒子群算法...
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.关键词:移动机器人;...
基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划
基于粒子群和蚁群融合算法的移动机器人路径规划研究 长沙理工大学 硕士学位论文 基于粒子群和蚁群融合算法的移动机器人路径规划研究 姓名：杨惠 申请学位级别：硕士 专业：计算机应用技术 指导教师：李峰 20100301
基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划
摘要:内容预览: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。下载:基于粒子群算法的移动机器人路径规划...