利用改进的粒子群算法的机器人全局路径规划

合集下载

基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划_谭冠政

好位置 ( gbest) (gbest是 pbe st中的最好值 ), 这个可以看做是
粒子同伴的经验。粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的
经验来决定下一步的运动。
对于第 k 次迭代 , PSO 中的每一个粒子按照下式变化 :
vkid+1 =w ×vkid +c1 rand() ×(pid - xkid ) +c2 ×rand() ×(pgd - xkid ) (1)
1
p(i +1) =p(i)
(4)
图 4 能否走斜格时的不同适应值粒子所代表的整条路径的生成方法也是由粒子中每两个元素之间的通路连接而成。不失一般性 , 粒子每两个相邻元素 i与 i+1之间路径的生成方法为 : 两元素之间的路径必须在环境数组的第 i与 i +1行 , p[ i] 与 p[ i +1] 列之间的矩形区域内。机器人从 ( i, p[ i] )沿第 i 行开始走 , 从这个矩形区域中间任意一个连续为 0 的两个格子 , 且对应的下一行的两个格子也为 0, 则机器人在这四个格子中走斜线 , 到第 i +1行后 , 直线走入 ( i+1, p[ i +1] )。整个粒子所代表的整条路径就是粒子的每两个元素之间的路径连接而成。
图
1 一个移动机器人的实际工作环境
图 2 根据环境建立的工作模型
粒子群算法
粒子群算法模拟鸟集群飞行觅食的行为 , 通过鸟之间的集
体协作使群体达到目的。在 PSO 系统中 , 每个备选解被称为
一个粒子 ( pa rtic le)。粒子 i在 N 维空间中的位置表示为矢量

改进粒子群算法的机器人路径规划

改进粒子群算法的机器人路径规划对于传统的粒子群算法在路径规划时，粒子容易陷入局部的最优解、路径质量较为差的问题，本文提出了相应的改进的粒子群算法。

主要有线性惯性权重的粒子群算法，可以随着算法的迭代，惯性权重不断减小，使得后期的局部搜索能力增强在采用该算法之后。

以及通过粒子群算法与生物地理学优化算法相结合，在路径寻优的过程中增加了迁移操作来帮助粒子脱离困境，从而避免了粒子陷入死循环或者局部最优的结果。

标签：传统粒子群算法;线性惯性权重粒子群算法;迁移操作的粒子群算法一、引言移动机器人路径的规划问题一直是机器人导航领域的研究的焦点，移动机器人的路径规划是指机器人在有障碍物的工作环境中根据起止点和终止点的信息坐标，搜索出一条能耗低、所用时间少、距离更短并且能避开所有障碍物的有效路径[1]。

近些年来，一些新兴的算法，比如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法等。

相较于传统的一些算法，通過模拟大自然生物的一种或几种行为进而提出的一种智能仿生算法，为解决比较复杂的环境下的路径规划问题提供了新的思路[2]。

本文在粒子群的基础上进行改进，弥补了传统粒子群算法在搜索过程中容易陷入局部最优的这种缺点[3]。

二、传统粒子群算法的路径规划（一）传统的粒子群算法通过对鸟群捕食行为研究，提出了粒子群算法，其在求解优化的问题时，问题的解对应于搜索空间中的一只鸟的飞行位置，这样成为一个“粒子”。

每个粒子都通过跟踪群体所经过个体的最优解和整个种群的全局最优解的影响来不断更新自己，从而产生下一轮新的群体[4]。

粒子的速度以及位置更新公式如下：式中：表示第次迭代中的第维速度;表示第次迭代中的第维的位置;为惯性权值;和为学习因子;为分布在之间的随机数。

（二）算法的目标函数粒子的路径规划就是搜索一条从起点到终点的无碰撞最短的路径，其目标函数可以表示为三、改进的粒子群算法的路径规划（一）线性惯性权重的粒子群算法在基本的粒子群算法中惯性权值是一个固定的值，当较大的时候，粒子的全局搜索能力较强，但是局部的搜索能力比较的弱，可能会使粒子飞过最低点。

改进粒子群算法在机器人路径规划中的应用

ｓａｅｔｅｓｐｒｏｔｆｔｅｅｈｎｅｌｏｔｍ．ｒｔｔｈｕｅｉｒｙｏｎａｃｄａｇｒｈｉｈｉ
Ｋｅｒｓｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏｐｒｕｂｔｏｃａｉｍ；ｏｏｉａｌｎｉｙｗｏｄ：ａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎ；ｅｔｒａｉｎｍｅｈｎｓｒｂｔｃｐｔｐａｎｎｇｈ
摘
要：针对粒子群优化算法易过早收敛而陷入局部最优的缺陷，结合移动机器人全局路径规划问题模型，出一种带扰动机制提
的粒子群优化算法。对于进入进化停滞状态的个体，采用个体修正篆略产生新个体将其替代，来引导算法搜索可行路径，帮助粒
子逃离局部极值。仿真实验表明，与其他算法相比，该算法具有更好的搜索精度和全局寻优能力。
１引言
路径规划是移动机器人应用中一项非常重要的技术，也
是移动机器人研究的焦点问题。它是指在有障碍物的工作环
性与合理性。
２问题描述与建模
在描述机器人路径规划之前，先对机器人运动环境进首
境中，寻找一条从给定起始点到终止点的较优的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、碰撞地绕过所有的障碍物，无且所走路径较短。已有路径规划方法包括人工势场法、视图可
ＣｍｕｒｎｉｅｎｄｐｌａｉｓｏｐｔｇｎｒｇｎＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｅＥｅｉａｃｏ
改进粒子群算法在机器人路径规划中的应用

基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划方法[发明专利]

专利名称：基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划方法
专利类型：发明专利
发明人：何少佳,史剑清,王海坤,黄知超,高韵沣,石旅光,邓子信
申请号：CN201310417008.3
申请日：20130913
公开号：CN103472828A
公开日：
20131225
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划方法，主要解决现有技术中存在的算法运行速度慢、优化路径转弯次数过多的问题。

其规划步骤为：对移动机器人工作环境进行建模；利用粒子群算法进行快速路径规划，在得到的路径上散布比周围更多的信息素，给蚁群提供导向；采用惯性原理优化过的蚁群算法，在粒子群算法的基础上进行寻优；根据优化结果输出移动机器人运动路径。

本发明综合考虑了算法的稳定性和鲁棒性，能有效减少迭代次数，提高搜索效率，缩短路径长度，减少转弯次数，大幅提高路径质量，符合人工规划意图，适用于各类移动机器人在静态环境下的自主导航。

申请人：桂林电子科技大学
地址：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
国籍：CN
代理机构：桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司
代理人：杨雪梅
更多信息请下载全文后查看。

一种改进粒子群算法的移动机器人路径规划

一
３
４
参考文献：
机电技术
２１年１月０１０
【】ＳｆＹＥｅｈ￣ＦｚｙａａｔｅａｔｌｓｒｐｉｚｔｎＴｅＩＥｏｇｅｎＥｏｕｉｎｒｏｕａｏ，ａ１ｉｂｒａｔｕｚｄｐｉｐｒｅｗａｍｏｔａｉ．ｈＥＥＣｎｒｓＯｖｌｔａｙＣｍＰｔｉｎＳｎｖｉｅｍｉｏｏｔ
步骤４当适应值等于全局最优值时，个体进行变异，计算动态优化因子，生成新的位置并计算其速度和适应值，并保留其为该个体最优位
置。
本ＰＯ算法进行简单的分析，最后得出粒子的飞Ｓ
行是不断地从一个幅度和频率的正弦波跳跃到另
第５期
余罗兼等：一种改进粒子群算法的移动机器人路径规划
３
重要参考标准，对惯性因子进行调节，使惯性权
重具备更好地调整算法的全局搜索能力。２目前较多学者对于粒子群算法收敛性的）
步骤２ｔ０＝时粒子的速度、－位置等参数信息，并确定全局最优粒子及其位置；步骤３更新迭代次数，通过ＰＯ算法确定Ｓ
不发生变化，而空间维数发生成倍的变化，从而在一定程度上避免过早地陷入全局最优。设空间中的粒子（ｘ，．）则其动态优，２．，．，
化因子的描述为：
，＿，
ｘｉ＝ｘｉ＋二（（）（）ｆ）在引入了该动态优化因子之后，飞行粒子可

基于改进粒子群算法的智能机器入路径规划

ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｄｙｎａｍｉｃａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｐａｔｈｌｅｎｇｔｈｏｆｔｈｅｉｆｔｎｅｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＳＯ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ
法。该算法将栅格法与粒子群算法进行有效结合，在路径长度的基础上引入安全度和平滑度概念，建立动态调整路径长度的适应度函数。与传统的粒子群算法相比，实验结果表明，改进算法具有较强的安全性、实时性及寻优能力。
关键词：智能机器人；路径规划；栅格法；粒子群算法
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｓｒｅｇａｒｄｓｔｈｅｐｏｏｒｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ），ａｎｏｎｌｉｎｅａｒｄｙｎａｍｉｃａｄｊｕｓｔｉｎｇｉｎｅｒｔｉａｗｅｉｇｈｔｗａｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅ

基于时变适应度函数的改进粒子群算法及其在移动机器人路径规划中的应用

第２７卷第１２期
２１００年１２月
计算机应用研究
ＡｐｌｃｔｎＲｅｅｒｈｏｍｐｔｒｐｉａｉｓａｃｆＣｏｕｅｓｏ
Ｖｏ＿７Ｎｏ１ｌ２．２
Ｄｅ．２Ｏｃ０ｌ
基于时变适应度函数的改进粒子群算法及其在移动机器人路ｏｂｌｏｏａｅｎｔｌｎｉｇｍｅｈｄｆｒｍｏｉｒｂｔｂｓｄｏｅｐｒｉｌｗａｍｐｉｚｔｏｔｉ — ａｙｎｉｅｓｆｎｔｎａｔｃｅｓｒｏｔｍｉａｉｎｗｉｔｈｍｅｖｒｉｇｆｔｓｕｃｉｎｏ
ｌｇｒｕｈｎｕａｎｔｏ，ｅｃ，ｈｅｌｒｈｏｌｄｕｔｈｔｅｓｕｃｉｙｃａｇｎｅｇｔａｅ．Ｔｅｅｔｔｏｇｅｒｅｒｈｎｅｔｎｗａｏｉｍｃｕｄａｊｓｔｅｆｎｓｆｎｔｎｂｈｎｉｇｗｉｅｖｌｓｈｎｈｈｌｗｋｅｇｔｉｏｈｄｕ
Ａｂｓｒｃ：Ｔｏｓｌｅｔｅｓｒｃｍｉｓｏｌｎｅｒｈｉｈｅｓｌｔｏｐａｅｏｒｉｌｗａ１ｌｏｉｚｔｏｔａｔｏｖｈｈｏｔｏｎｇｆｂｉｄｓａｃｎｔｏｕｉｎｓｃｆｐａｃｅｓｉｐｔｍｉａｉｎ，ｔｉａｅｒｐｓｄｔ／ｈｓｐｐｒｐｏｏｅａｎｗｔｌｎｉｇａｇｒｔｍａｅｎＰｅｐａｈｐａｎｎｌｏｉｈｂｓｄｏＳＯｔｉ — ａｙｎｇｆｔｓｕｔｎ．Ｔｈｅａｇｒｔｍｏｄｃｍｂｎｅｈｗｉｈｔｍｅｖｒｉｎｅｓｆｎｃｉｉｏｅｎｗｌｏｉｈｃｕｌｏｉｕｍａｘ－ｎｅｐｅｒｅｅｔＳＯｆｅｔｖｌｉｎｅｗｉＰｈｅｃｉｅｙ，ａｄｉｃｕｄｃｎｔｕｔｔｔｅｓｆｎｔｏｔｈｅｉｆｒａｉｎｏｎｉｏｎｔｏｌｏｓｒｃｈｅｆｎｓｕｃｉｎｗｉｈｔｎｏｍｔｏｆｅｖｒｎｍｅｔｃｎｔａｎｎｄｐｔｉｎｏｓｒｉｔａａｈ

基于改进粒子群算法的智能机器人路径规划

基于改进粒子群算法的智能机器人路径规划作者：张万绪张向兰李莹来源：《计算机应用》2014年第02期摘要：针对粒子群算法局部寻优能力差的缺点，提出一种非线性动态调整惯性权重的改进粒子群路径规划算法。

该算法将栅格法与粒子群算法进行有效结合，在路径长度的基础上引入安全度和平滑度概念，建立动态调整路径长度的适应度函数。

与传统的粒子群算法相比，实验结果表明，改进算法具有较强的安全性、实时性及寻优能力。

关键词：智能机器人；路径规划；栅格法；粒子群算法中图分类号： TP301.6文献标志码：APath planning for intelligent robots based on improved particle swarm optimization algorithmAbstract：As regards the poor local optimization ability of Particle Swarm Optimization （PSO）， a nonlinear dynamic adjusting inertia weight was put forward to improve the particle swarm path planning algorithm. This algorithm combined the grid method and particle swarm algorithm，introduced the two concepts of safety and smoothness based on path length， and established dynamic adjustment path length of the fitness function. Compared with the traditional PSO. The experimental results show that the improved algorithm has stronger security， real-time and optimization ability.Key words：intelligent robot； path planning； grid method； Particle Swarm Optimization （PSO）algorithm0 引言路径规划是智能机器人导航的最基本环节之一，它是指智能机器人在具有障碍物的工作环境中，按照某一性能指标（如距离、时间、能量等），不间断地利用所携带的传感器去认知周围的环境，读取障碍物的大小、位置和距离，不断地感知环境信息和周围障碍物的变化，搜索一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的安全、无碰撞路径。

基于粒子群优化算法的机器人路径规划

基于粒子群优化算法的机器人路径规划机器人路径规划是指在给定的环境中，设计一条能够满足机器人移动需求的路径。

机器人路径规划通常包括机器人的起点、终点，以及避开障碍物等制约条件。

粒子群优化算法(PSO)是一种优化算法，被广泛应用于机器人路径规划中。

PSO是一种智能优化算法，最初由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。

它的基本思想是借鉴了群体行为，将优化问题看作是一群粒子在解空间中搜索最优解的过程。

每个粒子代表一种解，在搜索过程中不断调整自己的位置和速度，并借鉴群体中其他粒子的经验，来寻找最优解。

在机器人路径规划中，PSO算法首先需要定义适应度函数。

适应度函数通常用于评价一条路径的好坏程度。

优良的路径应该具有以下特点：从起点到终点的距离较短，路径应避开所有障碍物，同时路径也应尽可能平滑。

PSO算法的核心是粒子更新过程。

每个粒子根据自己的位置和速度不断调整，以寻找最优解。

在机器人路径规划中，每个粒子代表一条路径，由一系列的路径点构成。

每个粒子都有自己的最优解和全局最优解，用于更新自身的位置和速度。

在更新位置和速度的过程中，应当根据适应度函数的值来调整路径点的位置和速度。

如果适应度函数的值较高，则说明该路径可行度高，应该向该方向移动。

相反，如果适应度函数的值较低，则说明该路径可行度低，应该调整位置和速度。

最终，PSO算法在多次迭代后，能够找到一条机器人路径，使得从起点到终点的距离最短，同时避开所有障碍物，并且路径较为平滑。

总之，基于PSO算法的机器人路径规划是一种有效的优化算法。

它通过模拟群体行为，在解空间中搜索最优解，从而找到一条满足机器人移动需求的路径。

相比其他传统的优化算法，PSO算法具有计算量小，收敛速度快等优点，是目前机器人路径规划领域中被广泛应用的算法之一。

基于粒子群优化算法的机器人路径规划

基于粒子群优化算法的机器人路径规划机器人路径规划是指通过算法确定机器人在空间中的移动路径，以实现特定的任务或目标。

随着人工智能和自动化技术的发展，机器人的应用场景越来越广泛，而路径规划作为机器人的基本功能之一，对于提高机器人的智能化和自主性具有重要意义。

粒子群优化算法是一种基于群体智能的求解问题的方法，具有全局收敛性和较好的搜索能力，因此在机器人路径规划中具有广泛的应用前景。

粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，其核心思想是通过模拟鸟群在搜索食物过程中的协作和竞争行为，来寻找最优解决方案。

算法通过不断迭代更新每个粒子的位置和速度，使得整个粒子群向着最优解的方向收敛。

在机器人路径规划中，可以将机器人看作是粒子群中的一个个体，通过粒子群优化算法来确定机器人的移动路径，以达到最优的路径规划效果。

粒子群优化算法在机器人路径规划中的应用可以分为静态环境和动态环境两种情况。

在静态环境下，机器人需要规划的路径是固定不变的，可以通过粒子群优化算法来确定最优的路径。

在动态环境下，机器人需要根据环境变化实时调整路径，可以通过动态更新粒子群的位置和速度来实现机器人的自适应路径规划。

在进行机器人路径规划时，需要考虑的因素有很多，比如地图信息、障碍物位置、目标点位置等。

粒子群优化算法可以通过不断迭代和更新粒子群的位置和速度，来搜索最优的路径解决方案。

在静态环境下，可以通过定义适当的目标函数来评价路径的优劣，比如路径长度、避障路线、时间成本等指标，然后利用粒子群优化算法来寻找最优的路径。

在动态环境下，可以实时获取环境信息，并动态更新粒子群的位置和速度，使得机器人能够在环境变化时及时调整路径，以适应新的环境情况。

除了考虑机器人路径的优化外，粒子群优化算法还可以考虑多目标优化的问题。

在机器人路径规划中，往往会有多个目标需要同时满足，比如最短路径和最小时间成本同时考虑。

粒子群优化算法可以通过适当设计目标函数和调整参数，以实现多目标优化问题的求解，从而得到更加全面和合理的路径规划方案。

基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划

未知的局部路径规划。
信息的了解情况，移动机器人的路径规划可分为环境信性能，般采用下面的公式：一
（）３
栅格法是目前研究最广泛的路径规划方法之一。本文用栅格法建立环境模型，将改进的粒子群优化算法直接运用到栅格模型中，到移动机器人的全局最优路径。得
２标准粒子群算法
其中，为当前迭代次数，一为总的迭代次数。当迭代完？ｃ＆成后，最后输出的ｇｅｔｂｓ就是算法寻到的最优解。
分析标准粒子群优化算法搜索过程，它有两点基本
不足口：］
采用 “ 群
字木交流
理．＾，研发，设汁／嗣港
基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划
徐会成，单建华（徽工业大学机械工程学院，徽马鞍山２３０安安４０２）
ＧｌｂｌＰａｈＰｌｎｎｎｏｏｉｅＲｏｔＢａｅｎＩｐｏｅｒｉｌｏａｔａｉｇｆｒＭｂｌｂｏｓｄｏｍｒｖｄＰａｔｃｅＳｗａｍｔｍｉａｉｎｒＯｐｉｚｔｏＸＵｉｃｅｇＳＨｕ－ｈｎ，ＨＡＮｉｎｕＪａ —ｈａ
１引言
维分量在第ｔ迭代后的最优位置；Ｉ为加速因子；次ｃ、称ｃｒ、为区间（，）Ｉ：ｒ０１内变化的随机数；ｄ的位置变化范第维同为［ …］速度变化范围为［ｒ，］迭代中若位置 ‰ ，ｆｉ～，）ｎａ和速度超过边界范围则取边界值；为惯性权重，般取ｔｏ一值为［，．］惯性权重线性递减能显著改善算法的收敛０１，４

基于粒子群优化算法的机器人路径规划

基于粒子群优化算法的机器人路径规划粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟群捕食行为。

它通过模拟群体中个体之间的信息交流和合作，寻找问题的最优解。

机器人路径规划是机器人领域中的关键问题之一，目标是找到机器人从起始点到目标点的最短路径，同时避免障碍物和不可通过区域。

1. 定义问题：确定起始点、目标点和障碍物的位置，并将问题转化为数学优化问题。

2. 初始化群体：随机生成一定数量的粒子，每个粒子代表一条可能的路径。

每个粒子由一系列坐标点构成，表示机器人依次经过的位置。

3. 计算适应度：根据每个粒子的路径，计算其适应度值。

适应度值可以衡量路径的优劣，例如路径长度或路径花费。

4. 更新全局最优解：根据所有粒子的适应度值，选择全局最优解，即最优路径的粒子。

5. 更新个体最优解：对于每个粒子，根据其适应度值和个体历史最优解，更新个体最优解。

6. 更新粒子位置：根据个体最优解和全局最优解，更新粒子的位置。

这一步是粒子群算法的核心步骤，通过粒子之间的合作和信息交流，使得粒子逐渐向最优解靠近。

7. 判断终止条件：判断是否达到终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的路径。

8. 输出结果：输出最优路径，即全局最优解对应的粒子的路径。

1. 全局搜索能力强：粒子群算法能够通过全局最优解的引导，避免陷入局部最优解，从而更好地搜索整个解空间。

2. 可并行计算：每个粒子之间的计算是独立的，因此可以利用并行计算的优势，提高算法的计算效率。

3. 适应性强：粒子群算法能够根据问题的特点和变化，在搜索过程中动态调整粒子的速度和位置，以适应问题的不同情况。

1. 参数选择困难：粒子群算法中的参数选择对算法的性能有重要影响，而参数选择又往往是困难的，需要通过经验和实验进行调整。

2. 局部最优解：粒子群算法有可能陷入局部最优解，特别是在问题的解空间非常大或有多个局部最优解的情况下。

3. 算法复杂性：粒子群算法的实现和调试相对较复杂，需要掌握优化理论和算法实现的技巧。

基于粒子群优化算法的机器人路径规划

基于粒子群优化算法的机器人路径规划机器人路径规划是机器人的运动控制研究中的经典问题，它既要求机器人在空间中规划出一条可行路径，又要求路径长度和轨迹复杂度最小。

然而，随着研究领域的不断扩大，路径规划中遇到的环境有限性和障碍物的多样性导致路径规划中的优化问题变得更加复杂，传统的解决方案已经无法满足新兴应用的需求。

因此，基于粒子群优化算法(PSO)的机器人路径规划方法受到越来越多的关注。

粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，它最先由Kennedy等人提出。

该算法参考鸟群觅食行为，试图将鸟群觅食行为应用于优化问题，以求得最优解。

编码方式简单，搜索空间有序，考虑了精英策略等优点。

粒子群优化算法可以帮助系统根据历史记录和实时信息，利用不断演进的粒子群算法来调整不断变化的参数，以实现个体最优化。

基于粒子群优化算法的机器人路径规划，通常使用二维或三维空间编码表示机器人的路径规划状态，然后基于二维或三维空间的网格地图，通过考虑状态的转换来构建方程组，从而优化机器人的空间规划。

首先，要利用粒子群算法调整路径规划的控制参数，包括粒子的边界，粒子的种群数量和粒子的运动趋势，以便寻求最优解。

然后，需要设计适当的代价函数，以描述路径规划的代价，以便使得粒子群优化算法朝着最优解而趋势。

最后，根据实际场景，设计机器人的动力学约束模型，以避免无效搜索空间的搜索。

综上所述，基于粒子群优化算法的机器人路径规划不仅可以解决复杂的路径优化问题，还能够改善机器人在环境限制条件下的运动控制问题，而且具有结构灵活、简单、快速等优点。

因此，它已成为目前机器人空间路径优化研究的有效方法，可以有效提高机器人运动效率，实现更加有效率的机器人路径规划。

粒子群算法应用实例

粒子群算法应用实例一、引言粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等群体行为，通过不断地搜索和迭代，将群体的经验和信息传递给个体，从而找到最优解。

本文将介绍几个粒子群算法的应用实例，展示它在不同领域的成功应用。

二、应用实例一：物流路径优化在物流管理中，如何优化配送路径是一个重要的问题。

通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一辆配送车，每个粒子的位置代表车辆的路径，速度代表车辆的速度。

通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以找到最优的配送路径，从而提高物流效率，降低成本。

三、应用实例二：机器人路径规划在机器人路径规划中，如何找到最短路径是一个经典问题。

通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一个机器人，每个粒子的位置代表机器人的路径，速度代表机器人的速度。

通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以找到最短的路径，从而提高机器人的运行效率。

四、应用实例三：神经网络训练神经网络是一种重要的机器学习模型，但其训练过程需要大量的时间和计算资源。

通过粒子群算法，可以对神经网络的权重和偏置进行优化，从而加快神经网络的训练速度。

粒子群算法通过搜索和迭代，不断调整神经网络的参数，使其更好地拟合训练数据，提高预测准确率。

五、应用实例四：能源调度优化能源调度是一个复杂的问题，涉及到能源的供应和需求之间的平衡。

通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一个能源节点，每个粒子的位置代表能源的分配方案，速度代表能源的调度速度。

通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以找到最优的能源调度方案，提高能源利用效率，减少能源浪费。

六、应用实例五：图像分割图像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，通过将图像分成不同的区域或物体，可以更好地理解和分析图像。

通过粒子群算法，可以将每个粒子看作一个像素点，每个粒子的位置代表像素点所属的区域，速度代表像素点的移动速度。

通过不断地搜索和迭代，粒子群算法可以将图像分割成不同的区域，提高图像分割的准确率。

基于粒子群优化算法的机器人路径规划

基于粒子群优化算法的机器人路径规划粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种仿生智能算法，模拟了鸟群或鱼群等群体行为，通过迭代寻找最优解。

在路径规划领域，PSO算法可以用于机器人寻找最优路径。

机器人路径规划是指在给定机器人起始位置和目标位置的情况下，找到机器人移动的最优路径，使其经过的距离最短或时间最短。

PSO算法中，将每个候选解（粒子）看作是一个鸟，鸟的速度和位置表示候选解的搜索方向和搜索位置。

算法中的每个粒子都会根据自己的经验和全局最优解来更新自己的速度和位置。

具体步骤如下：1. 初始化粒子群：随机生成一组初始粒子，每个粒子具有随机的初始位置和速度。

2. 按照指定的评价函数计算每个粒子的适应度（距离或时间）。

3. 更新全局最优解：根据每个粒子的适应度，更新全局最优解。

4. 更新粒子的速度和位置：根据公式，重新计算每个粒子的速度和位置。

5. 重复步骤2-4，直到满足停止条件。

在机器人路径规划中，可以将机器人的起始位置和目标位置看作是粒子群中的起始和目标点。

每个粒子的位置代表机器人移动的路径，速度代表机器人的移动方向。

在每次更新粒子的速度和位置时，可以参考机器人路径规划的启发式算法，如A*算法或Dijkstra算法。

通过计算启发式路径评估函数，可以在PSO算法中引入更多的路径信息，提高路径规划的效果。

基于粒子群优化算法的机器人路径规划可以通过不断迭代更新粒子群中每个粒子的速度和位置，寻找到机器人的最优路径。

这种算法具有收敛快、全局搜索能力强的特点，对于复杂的路径规划问题具有一定的优势。

基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划

标ｘｘｚ … ≤ ｘｉ ≤ ｘ其对应的障碍物顶点坐标为（，（，ｚ，… 。（，。，… ， ≤ ≤ … 一，ｘ，ｙ）ｘｚＹ）ｘｙ）
（Ｙ）Ｘ一，１，则有无碰距离函数：
１
ＤＹ）＝（＝∑ （斗一Ｘ）＋（斗一＝Ｘ１ｆｙ１Ｙ）。
已知的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知的局部路径规划－．对于环境信息完全已知的情况，１］目前已经有许多解决方法瞳］．本文提出一种路径规划的新方法，障碍物顶点建立规戈环境模型，用根据障
关
键
词：移动机器人；路径规划；粒子群算法
文献标识码：Ａ
中图分类号：ＴＩ３Ｔ２２６Ｐ８；Ｐ４．
路径规划是移动机器人导航的最基本环节之一，是按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状它
态的最优或近似最优的无碰路径．根据机器人对环境信息掌握的程度，可以分为两种类型：环境信息完全
作者简介；雷开友（９５）１６，男，重庆铜梁人，副教授，主要从事神经网络与计算智能的研究
维普资讯
１４０
西南师范大学学报（自然科学版）
第３１卷
动机器人全局路径规划转化为一个约束优化函数问题，粒子群算法优化一个连续空间的约束高维函数能用得到很好的效果．
７０

基于粒子群优化算法的机器人路径规划

基于粒子群优化算法的机器人路径规划一、引言机器人是一个具有智能化、自动化特点的机械设备，广泛应用于各种生产领域和日常生活中。

机器人的自主化和智能化程度越来越高，对其路径规划的需求也越来越重要。

因此，如何高效地进行机器人路径规划一直是研究者的关注重点。

二、机器人路径规划的问题机器人路径规划的问题是在给定起点和终点之间选择一条最优的路径，使得机器人能够安全、快速地到达目的地。

路径规划的目标是最小化机器人行走的距离、时间或者能量消耗等，在保证机器人安全的前提下，在复杂的环境中找到一条最优的路径。

三、机器人路径规划的挑战机器人路径规划存在一系列挑战，如高效性、快速性、鲁棒性、可扩展性等。

机器人路径规划需要考虑到环境的复杂性、机器人自身的状态以及动态障碍物等各种因素，因此很难找到一种通用的解决方案。

四、粒子群优化算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种群体智能算法，通过模拟鸟群迁移的行为，优化问题的解。

粒子群优化算法主要包括两个方面的操作：粒子运动和解的更新。

1.粒子运动每个粒子的运动规律是根据其个体历史最优解和全局历史最优解两种信息的影响。

具体而言，每个粒子的位置和速度都受到历史最佳位置向量pbest和全局最佳位置向量gbest的影响。

假设第i 个粒子的位置为x[i]，速度为v[i]，历史最佳位置为pbest[i]，全局最佳位置为gbest，w为惯性权重，c1、c2为常数，则每个粒子的位置和速度更新公式为：v[i](t + 1) = w × v[i](t) + c1 × rand() × (pbest[i] - x[i](t)) + c2 ×rand() × (gbest - x[i](t))x[i](t + 1) = x[i](t) + v[i](t + 1)2.解的更新每个粒子的解信息是在搜索空间中随机生成的，根据搜索空间中的目标函数进行模拟，寻找最优解的位置，并将最优解更新到历史最优解中。

基于改进粒子群算法的电动机器人全局路径规划

基于改进粒子群算法的电动机器人全局路径规划
陈玲玲;张占奎;钟元辰;张忠瑞
【期刊名称】《东北电力技术》
【年(卷),期】2022(43)8
【摘要】二维空间环境下电动机器人使用传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)规划全局路径容易出现收敛速度慢、路径精度不达标等问题,提出一种基于改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,I-PSO)对电动机器人进行全局路径规划。

首先使用栅格法对机器人的工作环境建模,将路径长度和碰撞风险作为优化目标,然后使用粒子的适应度差值动态调节算法的惯性权重参数,优化对活动空间的整体或部分区域的探索。

在算法中引入一个随机因子,增大粒子的随机性,提升最优解的质量。

MATLAB仿真结果表明,与传统的PSO结果对比,提出的I-PSO在算法收敛性和鲁棒性上更好,并且规划出的路径长度较短、安全性更高。

【总页数】6页(P57-62)
【作者】陈玲玲;张占奎;钟元辰;张忠瑞
【作者单位】吉林化工学院信息与控制工程学院;国网盘锦供电公司;国网辽宁省电力有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划
2.基于粒子群算法的移动机器人全局最优路径规划
3.基于改进粒子群算法的移动机器人全局路径规划
4.基于混合粒子群算法的农业机器人全局路径规划研究
5.基于改进粒子群算法的水面无人艇全局路径规划
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划

路径规划；粒子群算法；速度变异；ｅｕｏ样条Ｆｒｓｎｇ文章编号：０２８３（０２１．４５文献标识码：中图分类号：Ｐ４１０．１２１）５０００３２ＡＴ２
摘要：了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划，出了一种－Ｆｒｓｎ为提￣ｅｕｏ样条路径描述和改进粒子群ｇ优化算法的路径规划方法。利用Ｆｒｕｏ样务描述移动机器人路径，路径规划问题转化为三次样条曲线的ｅｇｓｎ将参数优化问题，借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明，算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划，改进的粒子群算法进行路径优化迭代８次左右即可收敛，０规划路径平滑、
２ＩＥＩｓｉｔ，ｃｏｌｆｌｃｒｍｅｈｎｃｌｎｉｅｒｎ，ｄａｉｅｓ， ’ｎ７０Ｃｈｎ．ＣＩｎｔｅＳｈｏｅｔｏｃａｉａｇｎｅｉｇＸｉｉｎＵｎｖｒｉＸｉａ７。ｉａｕｔｏＥＥｙｔ１０１
ｐａｔｃｅｓｒｏｉｉａｉｎｉｏｓｄｗｉｔｅｃｉｔｏｔｉｇｏｒｕｓｎｓｉｓＴｈｅｐａｈｐｌｎｎｓｒｉｌｗａｍｐｔｚｔｏｓｐｒｐｏｅｔａｐａｈｄｓｒｐｉｎｂｙｓｒｎｆＦｅｇｏｐｌｍｈｎｅ．ｔａｎｉｇｉ
ｔｅｑｉａｅｔｔｐｉｚｔｎｏａａｅｅｓｏａｔｕａｕｉｅｇｓｎｓｌｅ．ｈｍｐｏｅａｉｌｗａｍｈｎｅｕｖｌｎｏｏｔｍｉａｉｆｐｒｍｔｒｆｒｉｌｒｃｂｃＦｒｕｏｐｉｓＴｅｉｒｖｄＰｒｃｅＳｒｏｐｃｎｔ