【摘 要】
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针对仓储物流机器人路径拣选问题,提出了一种粒子群路径拣选算法。首先,将机器人路径拣选的任务抽象为多目标点路径规划,提出了一种通过反向学习策略改进粒子算法来实现最优
【基金项目】
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四川省科技计划软科学研究项目(2019JDR0030)
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针对仓储物流机器人路径拣选问题,提出了一种粒子群路径拣选算法。首先,将机器人路径拣选的任务抽象为多目标点路径规划,提出了一种通过反向学习策略改进粒子算法来实现最优路径的拣选;其次,随着适应度函数权重的增加,机器人行走路径的长度呈递减趋势。通过调整模型中的参数λ和μ,可以选择最佳的避障路径;再次,将获得最佳的参数应用于物理引擎仿真,使机器人能够成功规划避障路径。所设计的算法可完成多目标环境下路径规划问题,所使用的参数也有着较为良好得表现。最后通过算法仿真和物理引擎仿真模拟机器人的实际运动规划结果,以验证所设
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