文献类型：期刊文章

作　　者：郝琨[1] 邓晁硕[1] 赵璐[1] 刘永磊[1]

Hao Kun;Deng Chaoshuo;Zhao Lu;Liu Yonglei(School of Computer and Information Engineering,Tianjin Chengjian University,Tianjin 300384,China)

机构地区：[1]天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：国家自然科学基金(61902273)项目资助

年　　份：2022

卷　　号：36

期　　号：12

起止页码：126-135

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EAPJ、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法。首先,通过区域搜索算法对原始地图进行预处理,减少地图中的无效信息。其次,提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节,对加速因子进行自适应改进,增强算法不同时期的搜索能力,利用新的加速因子使粒子快速摆脱较差区域。最后通过动态避障策略,使机器人可以安全规避移动障碍物。仿真结果表明,RS-APSO算法相较于PSO算法,平均运行时间降低了30.3%,平均迭代次数降低了43.9%,在动态环境中也能生成安全路径。

关 键 词：路径规划 粒子群算法 区域搜索 可变算子  动态避障

分 类 号：TP242] TP18]