基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划

为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题,借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明,算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛,规划路径平滑、合理,有一定的实用价值。     

基于改进人工蜂群算法的机器人路径规划北大核心CSCD

为了实现在避障环境空间下移动机器人的平滑最优路径规划,提出了一种基于改进蜂群算法的三次Bezier曲线优化的路径规划方法。借助Bezier曲线描述路径,把路径规划问题转换为生成Bezier曲线有限个点的位置优化问题,并改进人工蜂群优化算法进行最优路径搜索。该改进算法在雇佣蜂的搜索阶段中引入个体当前最优值及随机向量,并选择新的选择概率函数,不仅加快算法的收敛速度,而且在一定程度上有利于保持种群多样性,防止算法陷入局部最优。仿真结果表明,该算法可以有效地进行平滑路径的无碰撞路径规划。     

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．     

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异两个进化算子(GOP)优化改进版本的粒子群算法(IPSO);最后,使用三次样条插值对该混合算法生成的路径进行平滑处理,得到无碰撞最短的几何连续路径.实验结果表明,多障碍物环境下IPSO-GOP算法减少了陷入局部最优的发生,加快了收敛速度;同时,与原粒子群优化算法(PSO)相比,该算法寻优能力显著,在路径规划问题上有明显的优势.     

改进微粒群算法在机器人路径规划中的应用

研究机器人路径规划问题,是为了设定合理最短路径、最快速度、小能耗的优化路径.由于目前微粒群算法应用在路径规划中易陷入局部最优、搜索时间长等缺点,在微粒群算法基础上,提出一种引入了交叉算子和变异算子的改进算法进行路径规划设计,并采用栅格法对机器人实际运动环境进行三维空间建模.在微粒群算法中引入交叉算子,使成对的粒子可以进行信息交换,以便粒子具有了向新的搜索空间飞行的能力;同时引入变异算子,使其坐标值被随机更新,增强了微粒群算法跳出局部最优点的能力.仿真结果表明改进算法简单有效,收敛速度快且具有优秀的搜索能力,为优化机器人路径规划性能提供了依据.     

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。     

改进粒子群算法和动态窗口法的动态路径规划

针对粒子群算法收敛速度慢、精度低以及只适用于静态环境等问题，提出改进粒子群-差分进化和动态窗口法的混合算法.首先利用差分进化算法改进粒子群算法寻优机制，对粒子群算法进行优化，构造新的适应度函数，实现对全局的路径规划；然后，根据生成的路径，提取关键中节点作为动态窗口法的局部目标点，采用动态窗口法进行局部路径规划，使起始航向角继承上一次到达局部目标点的航向角，生成从起始点到目标点的最短且平滑的路径.最后，将所提算法应用于不同试验场景进行路径规划仿真试验，并与现有算法进行对比分析，结果表明所提算法可行性强，具有更高的搜索能力.     

混合量子粒子群算法求解车辆路径问题

量子粒子群算法在求解车辆路径问题时一定程度上解决了基本粒子群算法收敛速度不够快的缺点,但是量子粒子群算法仍然存在容易陷入局部最优的缺点。利用混合量子粒子群算法对车辆路径问题进行求解,运用量子粒子群算法对初始粒子群的粒子进行更新,对粒子进行交叉操作,可以提高算法的全局搜索能力,进行变异操作,可以改善算法的局部搜索能力。以Matlab为工具进行仿真实验,实验结果表明改进后的算法在求解车辆路径问题时具有良好的性能,可以避免陷入局部最优,对比量子粒子群算法和遗传算法具有一定的优势。     

改进AOA结合贝塞尔曲线平滑的机器人路径规划

针对常规机器人路径规划方法的不足,提出结合改进阿基米德优化算法与贝塞尔曲线平滑的路径规划算法。引入混沌Circle映射进行种群初始化,提高初始种群多样性;设计自适应密度降低因子均衡算法全局搜索与局部开发;利用分段惯性权重赋予个体不同搜索和开发能力,降低陷入局部最优解概率。利用改进阿基米德算法对路径规划迭代求解,引入贝塞尔曲线平滑对生成路径平滑处理。实验结果表明,改进算法具有更短的路径长度和更好的路径平滑性。     

基于改进粒子群算法的移动机器人多目标点路径规划

针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法。该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群算法对其进行优化。针对粒子群算法存在的早熟现象,将反向学习策略引入粒子群算法,并对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进。性能测试结果表明,改进的粒子群算法能有效避免粒子早熟现象,提高粒子群算法的寻优能力及稳定性。仿真实验结果验证了新方法能有效地实现机器人的多目标点无碰撞路径规划。真实环境下的实验结果证明了新方法在机器人多目标点路径规划的实际应用中也具有有效性。     

基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划

针对在复杂地形中标准的粒子群算法用于矿井搜救机器人路径规划存在迭代速度慢和求解精度低的问题,提出了一种基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划方法。首先将障碍物膨胀化处理为规则化多边形,以此建立环境模型,再以改进双粒子群算法作为路径寻优算法,当传感器检测到搜救机器人正前方一定距离内有障碍物时,开始运行双改进粒子群算法:改进学习因子的粒子群算法(CPSO)粒子步长大,适用于相对开阔地带寻找路径,而添加动态速度权重的粒子群算法(PPSO)粒子步长小,擅长在障碍物形状复杂多变地带寻找路径;然后评估2种粒子群算法得到的路径是否符合避障条件,若均符合避障条件,则选取最短路径作为最终路径;最后得到矿井搜救机器人在整个路况模型中的最优行驶路径。仿真结果表明,通过改进学习因子和添加动态速度权重提高了粒子群算法的收敛速度,降低了最优解波动幅度,改进的双粒子群算法能够与路径规划模型有效结合,在复杂路段能够寻找到最优路径,提高了路径规划成功率,缩短了路径长度。     

基于微粒群算法的城市公交线网模型研究

微粒群算法是求解组合优化问题的一种新的群体智能进化算法,从城市公交乘客选择出行路径的决策因素出发,以微粒群算法进化机理为核心,结合微粒群进化算法中的局部搜索与全局搜索同时进行的优点和运筹学旅行商组合优化理论,系统地建立了规划城市智能交通公交线网最短路径的数学模型进化算法,并通过MATLAB 7.0进行了实例仿真,得到了城市公交线网出行选择模型中总运输里程权重最短的优化目标。仿真结果也表明,该进化算法模型是解决城市公交线网规划的有效方法。     

Haptic assisted aircraft optimal assembly path planning scheme based on swarming and artificial potential field approach

In this research, a novel near optimum automated rigid aircraft engine parts assembly path planning algorithm based on particle swarm optimization approach is proposed to solve the obstacle free assembly path planning process in a 3d haptic assisted environment. 3d path planning using valid assembly sequence information was optimized by combining particle swarm optimization algorithm enhanced by the potential field path planning concepts. Furthermore, the presented approach was compared with traditional particle swarm optimization algorithm (PSO), ant colony optimization algorithm (ACO) and genetic algorithm (CGA). Simulation results showed that the proposed algorithm has faster convergence rate towards the optimal solution and less computation time when compared with existing algorithms based on genetics and ant colony approach. To confirm the optimality of the proposed algorithm, it was further experimented in a haptic guided environment, where the users were assisted with haptic active guidance feature to perform the process opting the optimized assembly path. It was observed that the haptic guidance feature further reduced the overall task completion time.     

改进粒子群算法的三维空间路径规划研究

提出一种自适应混沌粒子群优化算法（SACPSO）用于三维空间路径规划。首先进行三维空间环境建模，并考虑使用路径长度、障碍物危险程度和路径平滑度三个评价函数来制定适应度函数；然后对算法中的三个控制参数提出了一种新的自适应更新策略，以此来动态调整算法的全局探索和局部开发能力；最后当种群陷入局部极值时，利用提出的自适应Logistic混沌映射对全局最优粒子进行混沌优化，引导种群跳出局部极值点。将该算法与其他改进的粒子群算法比较，结果表明，该算法在收敛到全局最优解时所用迭代次数更少，生成路径质量更高，有效地提高了粒子群算法应用于三维空间路径规划时的计算效率和可靠性。     

未知环境下机器人路径规划的粒子群优化

研究了全局静态环境未知时机器人的路径规划问题,提出了一种新颖的基于粒子群算法的滚动规划算法。该方法在机器人视野域内产生若干个同心圆进行环境建模,然后利用粒子群优化算法规划出一条导航路径,机器人每前进一步,都由粒子群优化算法重新规划导航路径,因此,机器人前进路径不断动态修改,从而能使机器人沿一条全局优化的路径接近终点。仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用该算法也能迅速规划出一条优化路径,且能安全避碰,效果令人满意。     

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。     

改进粒子群算法在机器人路径规划中的应用

针对粒子群优化算法易过早收敛而陷入局部最优的缺陷,结合移动机器人全局路径规划问题模型,提出一种带扰动机制的粒子群优化算法。对于进入进化停滞状态的个体,采用个体修正策略产生新个体将其替代,来引导算法搜索可行路径,帮助粒子逃离局部极值。仿真实验表明,与其他算法相比,该算法具有更好的搜索精度和全局寻优能力。