基于萤火虫算法动态未知环境的路径规划

渊College of Automotive and Mechanical Engineering袁Changsha University of Science & Technology袁Changsha 410114袁 China冤 Abstract院In order to realize adaptive navigation of mobile robot in unknown dynamic environment袁a path planning method based on firefly algorithm for mobile robot is proposed. The monocular camera and image processing technol鄄 ogy are used to detect the size and orientation of obstacles袁and the distance between the robot and the obstacle is measured by the small hole imaging principle. The fitness function of the firefly algorithm is designed to allow the robot to consider the arrival while avoiding the obstacle. The shortest path to the target point. The simulation envi鄄 ronment is established by using Matlab platform袁and the effectiveness of firefly algorithm in path planning in dynam鄄 ic unknown environment is verified. The algorithm is embedded in the Raspberry Pi mobile robot system. The exper鄄 imental results show that the method can be effectively programmed in a dynamic unknown environment. Better path and avoid obstacles. Key words院path planning曰dynamic environment曰firefly algorithm渊FA冤曰monocular vision
并通过小孔成像原理测量机器人与障碍物距离曰设计萤火虫算法的适应度函数袁让机器人
在避开障碍物的同时袁考虑到达目标点的最短路径遥 利用Matlab平台建立仿真环境袁验证了
萤火虫算法在动态未知环境中路径规划的有效性曰 并将该算法嵌入树莓派移动机器人系
统袁实验结果表明袁该方法可有效地在动态未知环境中规划出较优路径并避让障碍物遥
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路径规划是移动机器人实现自主导航的关键 技术之一遥 路径规划是指在确定性环境或未知环境 中袁移动机器人根据自身携带的传感器感知周围环 境袁在避开障碍物的前提下袁按照设定的路径规划 算法寻找一条从起始点到目标点的无碰撞最优路
径[1]遥 根据路径规划环境是否随时间变化来分袁可以 将移动机器人的路径规划分为静态已知环境的路 径规划和动态未知环境的路径规划袁静态路径规划 也被称作全局路径规划袁动态路径规划被称作局部 路径规划[2]遥 动态未知环境中的移动机器人路径规
圆园19,34穴6雪
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人工智能与机器人
划袁 一直是机器人路径规划领域的重点与难点袁因 为需要机器人系统具有较强的自适应不确定环境 的能力遥 目前袁国内外常应用于动态环境的局部路 径规划方法主要有院人工势场法[3]尧强化学习[4]尧神经 网络[5]尧模糊算法[6]和其它智能算法[7]等遥 虽然这些方 法大部分可以合理地解决路径规划问题袁但普遍存 在算法复杂尧内存开销大尧实时性差等问题遥
DOI院10.19557/ki.1001-9944.2019.06.012
人工智能与机器人
基于萤火虫算法动态未知环境的路径规划
李凤玲袁陈 珊袁范兴江袁刘 源
渊长沙理工大学 汽车与机械工程学院袁长沙 410114冤
摘要院为实现移动机器人在未知动态环境中自适应导航袁该文提出一种基于萤火虫算法的
移动机器人路径规划方法遥 采用单目相机与图像处理技术检测障碍物大小与方位等信息袁
萤火虫算法 FA 是一种自然启发式算法袁 依据 自然界萤火虫的发光特性而来[8耀9]遥 目前袁萤火虫算 法凭借算法参数较少尧操作简单尧且具有较好的稳 定性等优势已广泛应用到移动机器人的路径规划 中遥 文献[10]提出一种自适应萤火虫算法袁为保证初 始的全局搜索能力与后续的局部搜索能力袁 将 FA 的吸引系数与随机系数根据迭代次数而改变袁并证 明了算法的效率袁但此文献将萤火虫算法应用于静 态已知环境的路径规划中袁没有考虑动态环境的情 况遥 文献[11]提出一种基于文化算法框架的萤火虫 优化算法袁 并应用于足球机器人的动态路径规划 中遥 文中建立机器人与障碍物之间的碰撞预测模 型袁 通过仿真实验证明所提出的算法具备有效性袁 但没有将该算法嵌入实际机器人系统中袁算法的实 时性有待验证遥 文献[12]提出一种基于萤火虫算法 的不确定环境下的路径规划方法袁并验证了该方法 能较好地追寻动态目标点袁及避开动态障碍物的情 况遥 但没有考虑环境中同时存在静态障碍物与动态 障碍物的复杂情形袁并且实验内容也没有涉及动态 障碍物的场景遥
关键词院路径规划曰动态环境曰萤火虫算法曰单目视觉
中图分类号院TP242 文献标志码院A
文章编号院员园园员鄄怨怨源源渊圆园19冤06鄄园园53鄄园6
Path Planning Based on Firefly Algorithm in Dynamic Unknown Environment
LI Feng鄄ling袁CHEN Shan袁FAN Xing鄄jiang袁LIU Yuan
收稿日期院2019-03-14曰修订日期院2019-05-06 基金项目院国家自然科学基金资助项目渊51408069冤曰研究生创新项目渊CX2019SS13冤 作者简介院李凤玲渊1974要冤袁女袁博士袁副教授袁研究方向为仪器仪表设计尧复杂系统智能建模等曰陈珊渊1994要冤袁女袁硕士袁研
究方向为智能算法尧数据分类等遥