改进粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用研究

• 作者: 孙冬 赵开新
• 来源期刊: 河南工学院学报
• 关键词: 粒子群优化算法 学习因子 权重系数 路径规划 机器人
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 19-23
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-2093.2020.06.005

摘要

合理高效的路径规划是移动机器人进行探索任务的前提,针对粒子群算法存在的收敛速度慢、效率低等问题,通过对粒子群算法中的权重系数和学习因子进行优化,进一步提高粒子群算法的收敛精度和搜索能力,并把粒子群算法、改进后的粒子群算法分别应用到移动机器人路径规划中,在相同环境下,改进粒子群算法所规划路径的距离最优值和距离平均值均比粒子群算法有了明显减小,并且,改进粒子群算法搜索到最优路径的迭代次数也比粒子群算法有了一定的减少.仿真结果表明,改进粒子群算法能使机器人高效移动到目标位置,验证了改进粒子群算法的可行性和有效性.