【摘 要】
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根据移动机器人的导航任务，提出基于粒子群优化（PSO）算法的行为参数多目标分层优化方法。将导航方向与导航速度相关的参数按优先级进行PSO算法分层选取，使机器人在路径近似最优的
【机 构】
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浙江大学宁波理工学院,杭州电子科技大学自动化研究所
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根据移动机器人的导航任务，提出基于粒子群优化（PSO）算法的行为参数多目标分层优化方法。将导航方向与导航速度相关的参数按优先级进行PSO算法分层选取，使机器人在路径近似最优的基础上实现导航时间最少。仿真结果表明，该方法可以提高导航效率，实现导航决策的逐步求精，从而改善机器人在未知环境下的自主导航性能。
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