基于改进细菌趋化步长的移动机器人路径规划方法研究

趋化是细菌在觅食过程中表现出的一种重要生物行为。受这种行为启发,针对基本细菌趋化行为步长固定的不足,采用线性递减策略改进趋化步长,通过建立相应的机器人及环境模型,提出一种基于改进细菌趋化步长的移动机器人路径规划方法。该方法将一个机器人看作一个细菌,机器人要到达的目标位置和路径中的障碍物分别看作细菌的食物源和要避开的有毒物质。通过迭代优化机器人的适应度函数,驱使机器人执行前进和转弯行为,最终完成路径规划任务。通过MATLAB仿真,与固定细菌趋化步长法相比较,结果表明了改进方法在移动机器人路径规划上的可行性和有效性。

基于改进细菌觅食优化的无人艇自主避碰算法

针对无人艇的避碰规划问题,设计一种基于改进细菌觅食优化(BFO)的自主避碰算法.针对基本BFO算法收敛速度慢、寻优精度低、稳定性低的不足,设计自适应递减分维趋化步长代替固定步长以实现步长的自适应调整,提出优适探寻游动方法解决基本BFO算法无效游动与重复游动的缺陷,设计自适应迁徙概率代替固定迁徙概率以解决基本BFO算法可能导致精英个体丢失的情况.函数测试仿真表明,改进BFO算法具有更好的收敛速度、寻优精度以及稳定性.改进算法应用于无人艇避碰仿真结果证明,该改进算法能够快速安全地实现无人艇在动态障碍下的自主避碰.