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。