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基于改进粒子群算法的路径规划  
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【英文篇名】 Path Planning Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm
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【作者】 贾会群; 魏仲慧; 何昕; 张磊; 何家维; 穆治亚;
【英文作者】 JIA Huiqun; WEI Zhonghui; HE Xin; ZHANG Lei; HE Jiawei; MU Zhiya; Changchun Institute of Optics; Fine Mechanics and Physics; Chinese Academy of Sciences; University of Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所; 中国科学院大学;
【文献出处】 农业机械学报 , Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 编辑部邮箱 2018年 12期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 机器人; 路径规划; 粒子群算法; 鸡群算法;
【英文关键词】 robot; path planning; particle swarm optimization algorithm; chicken swarm algorithm;
【摘要】 传统粒子群算法存在收敛精度低、搜索停滞等缺点,导致机器人路径规划精度低。为了提高路径规划的精度,对传统的粒子群算法进行改进。首先在算法运行的各阶段对惯性权重因子和加速因子同时使用三角函数的变化方式自适应调整,使算法中的参数在算法运行各阶段的配合达到最佳,提高了算法的搜索能力;其次在算法中引入鸡群算法中的母鸡更新方程和小鸡更新方程对搜索停滞的粒子进行扰动,并在引进的方程中使用全局最优解使扰动后的粒子向全局最优解靠近;最后通过函数优化和路径规划两组对比实验,验证了改进算法在问题优化时具有寻优精度高、鲁棒性好的优点。
【英文摘要】 The traditional particle swarm optimization(PSO) algorithm has some shortcomings such as low convergence precision,stagnant search and so on,which lead to the low precision of robot path planning. In order to improve the precision of path planning,the traditional particle swarm optimization algorithm was improved. Firstly,the inertia weight factor and acceleration factor were adjusted adaptively by the trigonometric function in each stage of the algorithm operation,so that the parameters in the algorithm we...
【基金】 吉林省科技发展计划项目(20180201013GX)
【更新日期】 2019-01-16
【分类号】 TP18
【正文快照】 0引言路径规划是机器人研究中最基本、最关键的问题[1-4],目的在于寻找到一条从起点到终点的最短路径,使机器人安全到达预定的目的地。近些年,专家学者们提出很多有关机器人路径规划的算法[5-15]。一类是传统方法,如视图法[8]、人工势场法[9]、自由空间法[10-11]等;另一类是新?

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