文献类型：期刊文章

作　　者：丁承君[1] 阎欣怡[1,2] 冯玉伯[1,2] 贾丽臻[3]

DING Chengjun;YAN Xinyi;FENG Yubo;JIA Lizhen(School of Mechanical Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130,China;Intelligence Industry Division,Tianjin Communication&Broadcasting Group Co.,Ltd.,Tianjin 300143,China;School of Aeronautical Engineering,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China)

机构地区：[1]河北工业大学机械工程学院,天津300130 [2]天津通信广播集团有限公司智慧云网事业部,天津300143 [3]中国民航大学航空工程学院,天津300300

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：天津市企业科技特派员项目(19JCTPJC53100)。

年　　份：2022

卷　　号：58

期　　号：22

起止页码：305-312

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对原有人工势场法(artificial potential field,APF)在局部路径规划时的避障效果不良问题,提出一种APF-PSO的改进算法改善原算法优化路径规划的效果。将速度势场引入位置势场中使AGV(automated guided vehicle)动态避开不同速度的移动障碍物;当算法陷入局部最小值时,采取PSO(particle swarm optimization)算法,并对其惯性权重因子和学习因子做出调整,通过三次样条曲线插值来平滑路径,使得AGV找到最短路径。结果表明APF-PSO改进算法可根据障碍物速度不同动态避障,解决了APF算法运算中避障效果不良问题。

关 键 词：局部路径规划 人工势场法改进  斥力 局部最小值  收敛效率  

分 类 号：TP18]