【摘 要】
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进行移动机器人(automated guided vehicle,AGV)路径规划时,针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、搜索效率低等问题,文章提出靠近目标的粒子群算法,更好地解决AGV路径规划问题.在AGV运行环境建模时,将障碍物转化为多边形并进行膨胀处理,利用障碍物顶点划分坐标系;引入Metropolis准则,使算法快速跳出停滞状态;提出自适应引力系数,使得算法靠近目标快速搜索,加快收敛速度.经仿真实验验证,相较于传统算法,靠近目标的粒子群算法在收敛速度、跳出局部最优、搜索稳定性等方面更具优势.
【机 构】
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合肥工业大学 机械工程学院 ,安徽 合肥 230009
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进行移动机器人(automated guided vehicle,AGV)路径规划时,针对传统粒子群算法易陷入局部最优解、搜索效率低等问题,文章提出靠近目标的粒子群算法,更好地解决AGV路径规划问题.在AGV运行环境建模时,将障碍物转化为多边形并进行膨胀处理,利用障碍物顶点划分坐标系;引入Metropolis准则,使算法快速跳出停滞状态;提出自适应引力系数,使得算法靠近目标快速搜索,加快收敛速度.经仿真实验验证,相较于传统算法,靠近目标的粒子群算法在收敛速度、跳出局部最优、搜索稳定性等方面更具优势.
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