基于PSO和三次样条插值的多机器人全局路径规划

发布时间：2018-06-19 03:47

  本文选题：粒子群算法 + 三次样条　； 参考：《系统仿真学报》2017年07期

【摘要】：在自由空间下粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解机器人路径规划问题时,存在易早熟、编码维度高和路径不平滑等问题,为此提出了一种基于PSO和三次样条插值的路径规划方法。所设计的粒子编码为环境中若干个路径节点的坐标,路径节点的个数决定了样条曲线的个数同时也决定了路径转向的次数。通过3次样条函数对路径的起点、路径节点和终点进行插值,从而得到一条由插值点构成的路径。仿真结果表明,相比传统方法所提出的算法能快速找到平滑的最优路径,并且能为多个机器人规划出最优的无碰路径。
[Abstract]:Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm in free space is used to solve path planning problems of robot, such as precocity, high coding dimension and path unsmoothness. A path planning method based on PSO and cubic spline interpolation is proposed. The designed particles are encoded into the coordinates of several path nodes in the environment. The number of path nodes determines the number of spline curves and the number of path turns. The starting point, path node and end point of the path are interpolated by cubic spline function, and a path composed of interpolation points is obtained. Simulation results show that compared with the traditional algorithm, the proposed algorithm can quickly find the smooth optimal path, and can plan the optimal collision free path for multiple robots.
【作者单位】： 陕西师范大学物理学与信息技术学院;西北工业大学航海学院;
【基金】：国家自然科学基金(11404205) 中央高校基本科研业务费专项资金(GK201703015)
【分类号】：TP242

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2038278