共查询到17条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
自主地面车辆在障碍物环境下的运动规划问题是一个包含非完整约束条件的全局优化问题。针对该优化问题,提出了一种基于参数化运动模型和改进粒子群优化算法的运动规划方法。该方法将车辆运动模型解耦为参数化弧长-曲率模型和速度模型,并采用混沌映射方法对粒子群优化算法进行了改进,将改进的粒子群优化算法应用于弧长-曲率模型中的参数优化问题。仿真结果证明了该方法的有效性,是自主地面车辆运动规划的一种较好方法。 相似文献
2.
3.
4.
针对粒子群优化(PSO)算法存在的优化精度低以及早熟的缺点,提出一种改进的PSO算法用于机器人路径规划.根据梯度下降法中变量沿负梯度方向变化的原则,提出了改进的粒子速度更新模型.为了提高粒子的搜寻效率及精度,增加了自适应粒子位置更新系数.引入ε贪心策略设计了改进的粒子群优化算法.在部分优化测试函数上的多次试验结果表明,所提算法较其他算法模型搜索精度至少提高2倍,收敛速度也有大幅度的提升.将所提算法和改进的DC-HPSO(动态聚类混合粒子群优化)算法应用于静态障碍物下的路径规划仿真和实际试验,结果表明所提模型具有高精度、高效率、高成功率的优点. 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
针对粒子滤波方法在重采样阶段容易造成样本有效性和多样性的损失,导致了样本贫化问题,提出了一种改进的粒子滤波算法.算法将粒子群优化思想引入粒子滤波中,在粒子采样过程前先利用粒子群算法进行优化.粒子群算法将最新观测值融合到粒子进化公式中,大部分粒子经过粒子群优化后,朝着后验概率分布比较密集的区域运动,聚集在最优粒子附近,使粒子的权值被提高,避免了在重新采样过程中被舍弃,进而缓解了样本被贫化问题.目标跟踪系统中的位置估计由于物体运动具有突然性,很难准确估计.采用非线性目标跟踪模型和分时恒定值模型分别研究改进粒子滤波算法对误差均方值的影响.仿真结果表明改进算法与常规粒子滤波算法和扩展卡曼滤波算法相比,更加有效地降低变量的误差均方值,从而提高了滤波性能. 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
将改进粒子群优化算法应用于三维空间路径规划.首先给出三维空间建模方法,其次通过在迭代过程中对算法惯性系数w分段设置和对粒子位置进行随机扰动的方式,来改进粒子群优化算法,然后给出了基于改进粒子群优化算法的三维空间路径规划的算法流程.仿真结果表明,改进方式能有效提高粒子群优化算法应用于三维空间路径规划的计算效率和可靠性. 相似文献
9.
为克服粒子群优化算法容易陷入局部最优值的缺点,提出了基于变异思想的粒子群优化算法,为提高粒子群优化算法的计算精度,利用混沌运动随机性、遍历性的特点,提出了一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法,进而提出了基于混沌变异的改进粒子群优化算法(CMPSO).基于几种典型benchmark函数的测试研究结果表明,该算法与基本PSO算法和遗传算法相比,较好地克服了早熟收敛,提高了算法的搜索精度.将该算法应用于水库优化调度问题中,所得结果优于标准粒子群优化算法和遗传算法,这也验证了混沌变异粒子群优化算法的有效性. 相似文献
10.
将改进粒子群优化算法应用于三维空间路径规划。首先给出三维空间建模方法,其次通过在迭代过程中对算法惯性系数[w]分段设置和对粒子位置进行随机扰动的方式来改进粒子群优化算法,然后对路径陷入障碍物的处理方式进行改进,最后给出了基于改进粒子群优化算法的三维空间路径规划的算法流程。仿真结果表明:改进方式能有效提高粒子群优化算法应用于三维空间路径规划的计算效率和可靠性,合理设置路径节点能有效节约计算资源。 相似文献
11.
陈世明 《计算机工程与应用》2008,44(1):25-27
提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法,提高算法的寻优速度。仿真结果表明,通过两者结合,可快速获得动态环境中的优化路径。 相似文献
12.
13.
14.
15.
带滚动约束轮移式机器人动态规划的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
根据轮移式机器人的运动学模型,研究受到滚动约束轮移式机器人在动态环境中的运动规划问题.将快速随机搜索树算法与优化方法相结合,实现了一种新的算法,规划出既可避障又可满足机器人滚动约束的运动.将该算法运用到动态环境下机器人的运动规划中,并通过仿真表明该算法能较好地引导机器人在动态环境中实现满足滚动约束的避障路径. 相似文献
16.
17.
针对粒子群算法易陷入局部最优等问题,分析了粒子群算法的进化方程,提出了一种改进的粒子群优化算法。算法在振荡环节采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜索能力,并通过对测试函数和机器人路径规划问题仿真模拟,与标准PSO、标准二阶PSO、二阶振荡PSO算法的实验结果进行对比分析,验证了所提出算法的有效性和可行性。 相似文献