基于PSO算法的复杂环境下移动机器人路径规划方法研究

来源 :中国石油大学(华东) | 被引量 : 0次 | 上传用户:woshimaizi
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21世纪以来,移动机器人在各个领域中得到了广泛应用。随着科技的进步,人们对于移动机器人的智能性、灵敏性、安全性以及工作效率等性能的要求越来越高,进而推动了机器人领域相关技术的快速发展。作为移动机器人技术研究领域中的重要分支之一,路径规划在移动机器人执行复杂任务时起到了重要的作用。移动机器人路径规划的目的是在复杂工作环境中为移动机器人寻找出一条从起始位置到目标位置安全且最优的路径。本文旨在对基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的复杂环境下移动机器人路径规划方法进行研究,其主要的工作包括:第一,针对静态环境下移动机器人的全局路径规划问题,提出了一种新型的自适应粒子群算法。该算法中的惯性权重和加速度系数可以根据种群中粒子成功率所反映的算法所处状态进行自适应地更新,该参数更新策略可以提高算法的全局收敛精度;在二维空间坐标系下采用网格划分的方法对移动机器人的静态工作环境进行建模,并建立合理的路径规划优化模型。最后,将自适应粒子群算法与贝塞尔曲线相结合,并将其成功用于解决复杂静态环境下带有约束的移动机器人全局平滑路径规划问题,通过实验仿真验证了所提方法的可行性和有效性。第二,提出了一种新型的中心学习时滞粒子群算法。该算法将中心学习算子和随机时滞信息引入到粒子的速度更新模型中,引入中心学习算子可以丰富粒子的学习策略,增强种群的多样性,引入时滞信息有助于降低算法陷入到局部最优的可能性。此外,对所提出的中心学习时滞粒子群算法进行了收敛性理论分析,并给出了确保该算法收敛的参数选择策略。通过一系列基于基准测试函数的实验将提出的中心学习时滞粒子群算法与现有的改进PSO算法进行了比较,从而验证了所提出算法的优越性。将中心学习时滞粒子群算法应用于移动机器人全局路径规划的实例中,并将该算法得到的路径规划结果与现有的改进PSO算法得到的路径规划结果做对比,从而验证了所提算法在解决实际问题时的有效性。第三,针对动态未知环境下的移动机器人路径规划问题,提出了一种新型快速路径规划方法。首先,将提出的中心学习时滞粒子群算法用于解决移动机器人的全局路径规划问题。将中心学习时滞粒子群算法与A*算法相结合,并配合使用碰撞预测函数,提出了一种快速路径规划新方法。该方法可以在安全躲避静态障碍物和动态障碍物的同时,提高移动机器人的工作效率,为移动机器人节省更多的工作时间。最后,通过仿真实验将所提出的快速路径规划方法用于解决复杂动态环境下移动机器人的路径规划问题,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性。
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