动态环境下基于模糊逻辑算法的移动机器人路径规划

基于模糊控制的思想来解决移动机器人路径规划中的避碰问题,以便机器人在动态环境中快速、准确地找到一条无碰撞的路径,最终达到目标点。针对所给动态环境,设计一个模糊控制器;在确定模糊控制器的输入、输出变量以及各自语言值的基础上,根据动态障碍物与机器人运动方向的夹角、碰撞时间、碰撞点在障碍物上的位置等信息,制定相应的模糊控制规则。研究结果表明:本文设计的动态模糊控制器有效。

基于混沌粒子群——专用遗传算法切换策略的移动机器人路径规划

为了发挥粒子群算法和专用遗传算法的各自优点,提出了一种将二者结合的切换优化策略.该策略前期采用一种基于种群最优个体混沌化的混沌粒子群算法,后期选用专用遗传算法.通过大量仿真实验确定了在迭代代数、种群标准差和最优个体适应度差三种切换指标下各自的最优切换条件.与单一专用遗传算法和单一混沌粒子群算法的仿真对比表明:本文提出的切换优化策略在综合路径长度、平滑性和规划时间三个性能指标后具有一定的优越性.