基于混合粒子群算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究.pdf

1、機(jī)器人路徑規(guī)劃問題是機(jī)器人導(dǎo)航技術(shù)中的重要環(huán)節(jié)，是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人智能化的關(guān)鍵。本文在分析了移動(dòng)機(jī)器人研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，研究了目前移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了基于混合粒子群算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法。移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃需要解決兩大問題：
　　（1）環(huán)境模型建立：進(jìn)行移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃要對(duì)環(huán)境信息及機(jī)器人本身進(jìn)行抽象，建立環(huán)境模型。本文采用柵格法建立環(huán)境模型，設(shè)置了多個(gè)不規(guī)則的障礙物。
　?。?）路徑搜索：在

2、建立的環(huán)境信息模型中如何使機(jī)器人按照某一路徑從起點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到終點(diǎn)，需要按照一定的搜索算法讓機(jī)器人搜索出一條無碰路徑。本文用兩種混合算法進(jìn)行了移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃，一種是基于偏好粒子群算法和改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的混合算法，一種是基于遺傳算法和粒子群的混合算法。
　　本文的主要工作包括：
　　首先根據(jù)粒子群算法收斂速度快和人工勢(shì)場(chǎng)法避障能力強(qiáng)的特點(diǎn)，提出了一種基于粒子群和人工勢(shì)場(chǎng)法的混合路徑規(guī)劃方法。該方法在基本粒子群算法中引入避障偏好信息

3、，在確保粒子群算法快速收斂的情況下，能夠規(guī)劃出更優(yōu)的無碰路徑。同時(shí)，采用改進(jìn)的勢(shì)場(chǎng)函數(shù)實(shí)現(xiàn)全局路徑規(guī)劃。為驗(yàn)證所提算法的有效性，分別在簡(jiǎn)單環(huán)境和復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行仿真，同時(shí)將基本粒子群算法同帶有偏好的粒子群和人工勢(shì)場(chǎng)法的混合算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，本文所提出的帶有偏好的粒子群和人工勢(shì)場(chǎng)法混合算法能夠規(guī)劃出較優(yōu)的全局路徑。
　　其次，針對(duì)粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的問題，提出了一種基于粒子群和遺傳算法的混合路徑規(guī)劃方法，該方法將遺傳算法中