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基于协同进化粒子群的机器人路径规划
学兔兔
l遘 訇 化
基于协同进化粒子群的机器人路径规划
Path planning for mobile robot based on co-evolutionary particle swarm optimization
陆 萍 ，董虎胜 ，钟宝江
LU Ping‘，DONG Hu．sheng ，ZHONG Bao-jiang
(1．苏州经贸职业技术学院信息系，苏州215009；2．苏州大学计算机科学与技术学院，苏州215009)
摘 要：提出了一种基于改进的协同进化粒子群优化算法的移动机器人路径规划方法。该方法首先对障
碍物环境建模，在对粒子编码与创建适应度函数后，使用多子群协同进化的粒子群优化算法
获得全局最优路径。由于在粒子群迭代进化中引入了群体质心点与基因库策略，保证了种群
的多样性，提高了算法的有哪些信誉好的足球投注网站能力。仿真结果表明，该路径规划算法可行且有效。
关键词：移动机器人；路径规划；粒子群优化算法；协同进化
中图分类号：TP24 文献标识码；A 文章编号；1 009—01 34(~ol 3)07(下)-0078-03
Ooi：1 0．3969／J．issn．1 009-01 34．201 3．07(下)．22
0 引言 真实验结果表明该方法能够快速获得一条全局最
路径规划是自主移动机器人导航一项基本环 优路径，取得较好的规划结果。
节，它是指在起始点与目标点之间寻找一条最优 1 多子群协同进化粒子群优化算法
或次优的无碰撞路径u 。目前，对于环境信息已
1．1协同进化粒子群
知的机器人全局路径规划方法主要有：人工势场
协同进化粒子群是以子群协作的思想对标准
法【2J、可视图方 与栅格 等，但都存在着规
粒子群算法进行改进。标准粒子群算法的思想
划灵活性不足，算法效率不高、寻优能力弱等问
为：设在D有哪些信誉好的足球投注网站空问中随机初始化大小为N的种群
题。近年来，随着人工智能研究的不断进展，包
及各个粒子的初始速度。第f个粒子可表示为
括模糊逻辑、神经网络、遗传算法等许多智能算
( ；， ，．．．， ，．．．， ID)， 其 飞 行 速 度
法也被逐渐应用于移动机器人的路径规划中。
(V；，V ．，V：，．．．，vlD)。各个粒子进化历史中历史
粒子群优化算法(PSO)是Kennedy和Eberhart于
最优位置 =(p；，P ．，p ．， )及种群的最优位
1995年提出的一种基于群体智能的进化计算方法[5】，
置G6 (g，，g ．．，g ．．，g。)通过适应值函数 f评
通过模拟鸟群飞行行为而获得多维寻优能力。与遗
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