文献类型：期刊文章

作　　者：高岳林[1] 武少华[2]

GAO Yuelin;WU Shaohua(Ningxia Key Laboratory of Intelligent Information and Big Data Processing,North Minzu University,Yinchuan 750021,China;School of Mathematics and Statistics,Ningxia University,Yinchuan 750021,China)

机构地区：[1]北方民族大学宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,宁夏银川750021 [2]宁夏大学数学统计学院,宁夏银川750021

出　　处：《郑州大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61561001);北方民族大学重大专项(2019MSP003);宁夏高等教育一流学科建设资助项目(NXYLXK2017B09)

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：4

起止页码：46-51

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、IC、MR、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对粒子群算法在解决机器人路径规划中存在的路径易陷入局部最优、路径搜索后期收敛速度慢以及路径不平滑的问题,提出了一种基于模拟退火的改进自适应粒子群算法,该算法结合了模拟退火算法和粒子群算法的优点,路径搜索前期路径搜索速度快,路径搜索过程中路径具有概率突跳的能力,能够有效地避免陷入局部最优路径,而且利用3次样条插值使路径平滑,路径搜索后期路径收敛精度也很高。仿真结果表明,该算法在不同障碍物模型中均能够快速找到最短的平滑路径,而且效果优于传统方法。

关 键 词：粒子群算法 模拟退火算法 机器人路径规划 三次样条插值

分 类 号：TP391.9]