基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划

为了提高复杂环境下移动机器人的精准导航作用,提出了移动机器人路径规划的改进粒子群优化(PSO)算法,即利用粒子个体极值的加权平均值,同时加入惯性权重.建立了移动机器人工作环境的栅格模型,利用Matlab软件进行移动机器人路径规划仿真分析.仿真结果表明:改进后的粒子群算法容易使粒子移动到最佳位置,加强了全局寻优能力,在复杂环境中搜索路径性能优于传统算法.     

基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划

提出了一种基于粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法.该方法首先进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点与终点之间建立新地图,然后利用粒子群优化算法获得一条全局最优路径.该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,而且模型不依赖于障碍物的形状.仿真实验证实了该方法的有效性.     

基于混合粒子群算法的移动机器人路径规划

为了确定复杂环境中移动机器人最优轨迹,提出了一种混合粒子群优化算法(IPSO-GOP).首先对粒子群优化算法进行改进,在算法运行的各个阶段对惯性权重进行自适应调整来增强粒子的搜索能力,并采用混沌变量对粒子进行扰动以提高收敛速度;其次,为了提高算法寻优能力,摆脱局部极小值并增加种群的多样性,引入遗传算法继承的多重交叉和变...     

改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划

针对单一智能优化算法求解机器人路径规划时易陷入局部误区的问题,提出改进粒子群优化算法(GB_PSO)用于机器人路径规划.该算法以粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)为主体,由于遗传算法(genetic algorithm,GA)和细菌觅食算法(bacterial foraging optimization algorithm,BFO)更新策略所受环境影响的不同,拟合两种环境参数;然后计算粒子与不同环境参数之间的相关性将粒子群划分为两类,分别通过GA的选择、交叉、变异算子和BFO的趋化操作并行加强局部优化;最后通过改进的粒子群更新公式对粒子进行更新,实现机器人全局和局部路径的优化.实验结果表明,改进粒子群优化算法进行路径规划提高了局部和整体的搜索能力,路径规划速度快且路径距离短,同时具备更强的鲁棒性.     

基于ACS算法的移动机器人实时全局最优路径规划

以Ant Colony System（ACS）算法为基础提出了一种新的移动机器人实时全局最优路径规划方法.这种方法包括三个步骤：第一步是采用链接图理论建立移动机器人的自由空间模型,第二步是采用Dijkstra算法搜索出一条无碰撞次优路径,第三步是采用ACS算法对这条次优路径的位置进行优化,从而得到移动机器人的全局最优路径.计算机仿真实验的结果表明所提出的方法是有效的,可用于对移动机器人进行实时路径规划.仿真结果也证实了所提出的方法在收敛速度、解的波动性、动态收敛特征以及计算效率等方面都具有比采用精英保留遗传算法的移动机器人路径规划方法更好的性能.     

基于改进粒子群优化算法的路径规划

针对二维静态环境下移动机器人路径规划问题,该文提出一种改进的粒子群算法求解最优路径。首先,由于传统的粒子群算法初始化粒子时并未考虑到粒子初始位置是否占障碍物空间,没有对占障碍物空间的粒子进行处理,导致粒子初始有效性低下,全局寻优不准确和全局寻优时间长。然后,为解决此问题,在初始化时采用一种修正粒子算法,解决初始时粒子有效性低下的问题。比较传统粒子群算法和该文算法的仿真结果。仿真结果表明,采用这种方法极大限度地增大了初始粒子的有效性,使算法迭代时可以更加快速准确地得到全局最优路径,所提方法有效可行。     

基于量子粒子群算法的机器人路径规划

提出了一种基于量子粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划方法。首先对环境地图进行建模,通过坐标变换在路径的起点与终点之间建立新地图,然后利用量子粒子群优化算法获得一条全局最优路径。该方法模型简单,算法复杂度低,收敛速度快,而且模型不依赖于障碍物的形状。仿真实验证实了该方法的可行性与有效性。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究

针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数,得到无碰撞路径,然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的。     

基于粒子群三次样条优化的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划问题,提出了一种基于粒子群三次样条优化的路径规划方法．借助三次样条 连接描述路径,这样将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题．借助粒子群优化算法快速收敛和全局寻 优特性实现最优路径规划．实验结果表明：所提算法可以快速有效地实现障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,规 划路径平滑,利于机器人的运动控制．     

一种改进量子行为粒子群优化算法的移动机器人路径规划

为实现移动机器人最优路径规划,提出了一种改进量子行为粒子群的优化算法(LTQPSO)。针对粒子群算法存在过早收敛的问题,利用个体粒子进化速度与群体离散度来动态调整惯性权重,使惯性权重具有自适应性与控制性,从而避免过早收敛;同时将自然选择方法引入传统位置更新公式中,以保持种群的多样性,加强LTQPSO算法的全局搜索能力,加快算法的收敛速度;将改进后的LTQPSO算法应用于移动机器人路径规划中;最后通过理论仿真与移动机器人平台实验验证了该方法的有效性与可行性。     

面向钻削路径规划问题的微粒群优化算法研究

提出一种基于微粒群优化（PSO）算法的方法,用于解决离散空间的群孔钻削路径规划问题．为了满足钻削路径规划问题中整数编码的需要,建立了算子中元素的二元转换方法和操作方式,对算法的操作算子进行改进．针对基本微粒群算法全局收敛率较低的问题,本文在算法数学模型的基础上,引入了重新生成“停止进化微粒”的方式对算法加以改进．实验表明,改进的算法全局收敛率较基本算法提高3倍多;新的算法具有实现简单、收敛速度快、能够实现全局收敛的优点．实际应用中,采用新的PSO优化算法对钻削路径优化后,可以节省17.9%的机床工作台移动时间．     

基于蚁群粒子群融合的机器人路径规划算法

针对复杂环境下中移动机器人路径规划问题,提出了一种基于蚁群粒子群融合的路径规划算法。该算法首先利用粒子群路径规划的环境建模方法快速规划出起始点到目标点的初始路径。然后根据产生的路径进行信息素的分配,最后经改进的蚁群算法进行进一步寻优,从而找出最优路径。经仿真证明,该方法在寻得最优路径的基础上可大大降低寻优的时间,尤其是对于复杂环境下的路径规划,其效果尤为明显。     

基于粒子群三次样条优化的局部路径规划方法

为解决机器人在静态未知环境下如何利用局部环境信息规划出连续平滑的路径问题,提出一种基于粒子群三次样条优化与滚动窗口结合的局部路径规划方法。借助三次样条描述路径,根据机器人实时探测到的局部环境信息,在滚动窗口中运用粒子群算法解决样条参数的优化问题,使各部分路径光滑且一阶连续,从而实现最优局部路径规划。仿真结果表明：所提算法可以在静态环境下快速有效地实现机器人的无碰撞局部路径规划,且所规划路径平滑,便于运动控制。     

基于DTC-MOPSO算法的焊接机器人路径规划

点焊机器人在汽车白车身焊接中的应用大大提高了企业的生产效率,本文从焊接路径长度和能量两方面进行焊接机器人多目标路径规划．为了很好地解决这个问题,本文对一种新型多目标粒子群算法（三态协调搜索多目标粒子群优化算法）进行改进,得到适合于求解离散多目标优化问题的离散化三态协调搜索多目标粒子群算法（DTC-MOPSO）．通过和两个经典的优化算法比较,DTC-MOPSO算法在分散性和收敛性方面都有很好的优化性能．最后运用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学、逆运动学以及逆动力学进行分析以求解机器人的路径长度和能耗,并将改进的算法应用于焊接机器人路径规划中,结果显示规划后的路径明显优于另外两种算法.     

基于粒子群并行优化的煤矿井下机器人路径规划

路径规划是煤矿井下搜救探测机器人自主导航的关键步骤,矿井是三维的非机构化的环境,机器人行走过程应该具有高度智能的路径规划,传统的自适应能力与处理非线性的问题能力较差,路径规划误差较大,提出基于粒子群并行优化的煤矿井下机器人路径规划方法,充分考虑井下的环境高低变化,采用栅格法对环境建模,将粒子群独立分布在不同容器中分别进行路径建模,不同容器中粒子分别进行优化操作;因为速度和最优子群被分别保留,在机器人路径规划实验阶段,路径规划的时间较传统方法降低20%,避障成功率高达95%,最优路径的出现概率能保持在99%,这种方法具有很强的指导性与实用价值。