基于自適應粒子群算法的機器人路徑規劃

高岳林，武少華

(1.北方民族大學 寧夏智能信息與大數據處理重點實驗室,寧夏 銀川 750021；2.寧夏大學 數學統計學院,寧夏 銀川 750021)

0 引言

機器人技術是近年來興起的一種現代科學技術，它的發展結合了許多高新技術學科，主要有機械電子、信息學、控制論、軟件開發、人工智能等。移動機器人路徑的研究是機器人學科中一個重要的研究領域，研究的問題是從工作空間中尋找一個從開始位置到目標位置的一個最優路徑。本質上屬于路徑規劃問題。智能算法是近年來提出用來解決機器人路徑規劃問題的算法，主要使用的方法有遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法、神經網絡等等。

國內外學者對機器人路徑規劃也作了許多研究。Willms等[1]提出了一種高效的動態實時機器人路徑規劃系統，進行實時機器人路徑規劃。Fujimura等[2]提出了一種基于人工勢場的機器人路徑規劃。Saska等[3]提出了一種采用Ferguson 樣條的粒子群優化算法,該方法得到的路徑比傳統方法得到的路徑光滑，而且易于執行。劉廣瑞等[4]利用蟻群算法來進行最優路徑的搜索，并對算法進行收斂性分析，從而提高了算法的收斂效果。趙開新等[5]通過梯度計算、節點探測、路徑評估3種方式對機器人路徑規劃進行研究。陳志軍等[6]將機器人路徑規劃是建立在三維空間里，建立了三維路徑規劃的評價指標和優化函數,提出了一種基于模糊神經網絡和遺傳算法的機器人路徑規劃。強寧等[7]采用了三次樣條插值和粒子群算法來進行多機器人全局路徑規劃。……