移动机器人导航路径的自主学习粒子群规划方法

为了减小移动机器人行驶路径长度,提出了基于自主学习粒子群算法的导航路径规划方法。以减小路径长度为目标建立了路径规划模型;为了防止机器人发生碰撞,给出了障碍物膨化处理方法。在粒子群算法中引入了由多种粒子学习策略组成的学习策略池,并给出了粒子对学习策略进行选择的自主学习策略,从而提出了具有较强进化能力的自主学习粒子群算法。经算法性能测试,自主学习粒子群算法的优化能力强于传统粒子群算法和文献[11]改进粒子群算法;将自主学习粒子群算法应用于简单场景和复杂场景的路径规划,该算法规划的路径均值和标准差均小于传统粒子群算法,验证了自主学习粒子群算法在机器人路径规划中的优越性。