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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。 相似文献
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分析了智能群体的决策机制,发现在智能群体决策过程中,个体粒子参与决策的权利根据个体的优劣程度是不同的,提出了在量子粒子群优化(QPSO)算法中引入线性权重算子进一步提高QPSO算法的搜索效率及优化性能。分析了移动机器人轨迹跟踪控制的滑模变结构控制器设计方法,并采用指数趋近律和幂次趋近律相结合的方法,设计了新的滑模跟踪控制律,使用PSO算法、QPSO算法和改进算法优化了滑模跟踪控制器中的参数,通过两个实例验证了优化后的跟踪控制器的设计效果;设计效果的分析和比较表明了设计的跟踪控制器能够控制机器人实现对既定轨迹的跟踪,仿真结果显示改进QPSO算法能够在轨迹跟踪控制器的参数优化中取得更好的优化效果。 相似文献
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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. 相似文献
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移动机器人路径规划中的仿真研究 总被引:6,自引:0,他引:6
研究移动机器人路径规划问题.针对传统移动机器人路径规划算法搜索时间长,效率低,寻优能力差等问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.该方法首先采用神经网络描述机器人工作环境,在此基础上通过坐标变换建立新地图;然后将机器人路径表示为粒子位置,并以路径长度为粒子群的适应度值;最后粒子之间的相互协作,不断更新粒子位置和速度,获得-条从起始点到目标点全局最优路径.在MATLAB平台上对该方法进行了仿真,实验结果表明,基于粒子群的机器人路径规划方法提高了路径规划的计算效率和可靠性,可应用于机器人的实时导航. 相似文献
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在考虑关节约束的前提下,为得到工业机器人时间最优的关节运动轨迹,提出一种工业机器人时间最优轨迹规划新算法。采用五次非均匀B样条插值法构造各关节运动轨迹,得到的机器人各关节位置准确,各关节速度、加速度和加加速度曲线连续。利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称QPSO)进行时间最优的轨迹规划,该算法可以在整个可行域上搜索,具有较强的全局搜索能力。与标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)和差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,简称DE)相比较,结果显示使用该算法进行时间最优的轨迹规划得到的数值结果更小。 相似文献
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针对栅格法建模的不足,研究了一类全新的微粒群与蚂蚁算法融合的机器人路径规划算法。该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行搜索得到全局导航路径,然后用微粒群算法局部调节导航路径上的路径点,得到更优路径。计算机仿真实验表明,即使在蚂蚁算法得到的导航路径不佳的情况下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障。 相似文献
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在静态多障碍物环境下的移动机器人路径规划问题中,粒子群算法存在容易产生早熟收敛和局部寻优能力较差等缺点,导致机器人路径规划精度低。为此,提出一种多目标蝗虫优化算法(MOGOA)来解决这一问题。根据移动机器人路径规划要求将路径长度、平滑度和安全性作为路径优化的目标,建立相应的多目标优化问题的数学模型。在种群的搜索过程中,引入曲线自适应策略以提高算法收敛速度,并使用Pareto最优准则来解决三个目标之间的共存问题。实验结果表明:所提出的算法在解决上述问题中寻找到的路径更短,表现出更好的收敛性。该算法与多目标粒子群(MOPSO)算法相比路径长度减少了约2.01%,搜索到最小路径的迭代次数减少了约19.34%。 相似文献
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基于改进粒子群算法的机器人路径规划方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于粒子群算法的机器人路径规划方法.将路径规划看作一个带约束的优化问题,约束条件为路径不能经过障碍物,优化目标为整个路径的长度最短.机器人工作空间中的障碍物描述为多边型,对障碍物的顶点进行编号.利用粒子群算法进行路径规划,每一个粒子定义为一个由零或障碍物顶点编号组成的集合,在粒子的迭代过程中考虑约束条件,惯性权重随迭代次数动态改变,使算法既有全局搜索能力也有较强的局部搜索能力.仿真结果表明该方法的正确性和有效性. 相似文献
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通过两组势阱中心不同且相互协同的主、辅子群,在具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法基础上构造一种基于随机评价机制的交互式双子群QPSO算法(DIR-QPSO)。该算法通过子群间的协作避免了种群多样性的快速消失,增强了算法的全局搜索能力。同时,随机因子的加入进一步提高了粒子摆脱局部极值的能力。对6个测试函数的实验结果表明, DIR-QPSO算法相对于传统的粒子群优化算法(PSO)在处理单峰和多峰函数时具有更好的优化性能,收敛速度和收敛精度都得到了较大的提高。 相似文献