基于双层路径优化算法的多机器人最优编队方法

• 作者: 周佳加 张强 王宏健 张洪泉 王莹莹
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 欠驱动机器人 编队 粒子群优化算法 连续Hopfield神经网络(CHNN)
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨|Research & Approach
• 页码范围: 65-67,70
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0065-03

摘要

为解决能耗和时间约束下的多机器人编队集结点优化问题,提出一种将粒子群优化(PSO)与连续Hopfield神经网络(CHNN)结合的双层路径优化算法.针对时间约束,设计了一种PSO算法求解最优编队集合点;针对总能耗约束,利用Dubins路径将路径规划转换成指派问题,并基于CHNN搜索最优分配路径.三个同构欠驱动机器人的数值仿真结果表明:所提算法提高了搜索能力,且能够实现最优编队集结.