基于带遗忘因子粒子群算法的机器人路径规划
为了提高机器人在未知环境中的路径搜索能力和精度,提出了改进粒子群算法对路径进行规划.建立了机器人路径规划环境模型,引入遗忘因子对粒子的最优指标和适应度进行优化.与人工势场法和传统粒子群算法相比,改进粒子群算法收敛速度快、搜索精度高,机器人路径规划的控制特性得到了显著改善.建立飞思卡尔智能车实验平台,采用算法效率对优化算法进行评价,实验结果表明,基于改进粒子群算法的机器人的空间和时间搜索效率得到了显著提高,取得了较好的控制效果,验证了该控制方法的准确性和可行性.
机器人 路径规划 粒子群算法 遗忘因子
王玉勤 靳国宝
巢湖学院 机械与电子工程学院,安徽 巢湖 238000
国内会议
广东佛山
中文
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2016-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）