摘要
为了实现在障碍环境空间下移动机器人的平滑最优路径规划,提出了一种利用Bezier曲线描述路径与改进粒子群优化算法相结合的路径规划方法。借助三次Bezier曲线描述路径,可以将路径规划问题转换为生成Bezier曲线有限个点的位置优化问题,通过改进的具有指数变化的认知因子的粒子群优化算法进行最优路径搜索。仿真实验表明,该算法可以有效地进行平滑的无碰撞路径规划,并具有较强的跳出局部最优的能力。
To get an optimal smooth path for a mobile robot in an obstacle environment,this paper proposed a novel path planning approach using improved particle swarm optimization with a path descript by string of Bezier curves.Described the path by string of Bezier curves,thus the path planning could be converted to some limited points location that generated Bezier curves optimization problem.Then,found out the optimal path by the cognitive factor with index change particle swarm optimization algorithm.The simulation results show that the proposed algorithm has effectively collision-free path planning and strong capability of preventing premature convergence.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第5期1710-1712,共3页
Application Research of Computers
基金
国家教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20114101110005)
河南省重大科技攻关子项目(102101210100)
河南省教育厅科学技术研究重点计划资助项目(12A410002)
关键词
路径规划
粒子群算法
贝塞尔曲线
优化算法
path planning
particle swarm optimization
Bezier curves
optimized algorithm
