【摘 要】
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针对基本粒子群算法在路径规划时易陷入局部最优、规划路径较长等问题,提出了改进粒子群算法对移动机器人进行路径规划。首先使用MAKLINK图建立移动机器人的工作空间模型,然
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61473265,61803344,61773351,61603345);河南省引智计划项目(GZS2019008)
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针对基本粒子群算法在路径规划时易陷入局部最优、规划路径较长等问题,提出了改进粒子群算法对移动机器人进行路径规划。首先使用MAKLINK图建立移动机器人的工作空间模型,然后采用Dijkstra算法搜索从起始位置到目标位置的全局次优无碰撞路径,最后将指数变量权重加入改进的粒子群算法中对次优路径进行优化,找到最短路径。与基本粒子群算法不同,改进粒子群算法中粒子不是向最优的粒子学习,而是向适应度值优于平均适应度值的粒子学习,并对低于平均适应度值的粒子进行变异处理。该方法能够提高粒子的多样性,避免粒子陷入局部最优。
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