一种移动机器人的路径规划优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种移动机器人的路径规划优化方法及装置，涉及路径规划领域。包括：获取起始位置和终止位置，进行参数初始化和种群初始化，得到当前粒子状态和当前蝙蝠状态；基于当前粒子状态和适应度函数确定当前群体最优位置和当前个体最优位置；对自适应粒子群算法进行一次迭代更新当前粒子状态；根据当前个体位置得到蝙蝠对应的搜索参数，并基于搜索参数对蝙蝠算法进行一次迭代，更新当前蝙蝠状态得到当前最佳蝙蝠；基于当前最佳蝙蝠对应的最佳搜索参数更新当前群体最优位置，返回更新当前粒子状态的步骤，直至达到第二预设迭代次数时生成目标路径。通过自适应粒子群算法和蝙蝠算法有机结合，避免收敛速度慢及陷入局部最优解等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及路径规划，具体而言，涉及一种移动机器人的路径规划优化方法及装置。

技术介绍

1、随着机器人技术的不断发展，具有自主导航功能的移动机器人在采矿、救援、航空航天、农业等领域的应用越来越广泛，而自主导航性能的优劣主要取决于路径规划能力。

2、传统的路径规划一般基于a*算法、人工势场法和贪心算法等实现机器人的自主路径规划，但是这类算法通常计算复杂度较高且控制参数较多，对复杂环境适应能力较差。近年来，群体智能优化算法因其较佳的搜索能力以及简洁的模型逐渐应用到机器人路径规划领域，这其中以粒子群算法和蝙蝠算法等应用最为广泛。但是这类算法在实际应用时也逐渐暴露出了路径规划过程中容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点，成为了机器人路径规划领域亟待解决的难题。

技术实现思路

1、本专利技术解决的问题是如何避免机器人在路径规划过程中容易陷入局部最优解以及收敛速度慢等问题。

2、为解决上述问题，本专利技术提供一种移动机器人的路径规划优化方法，包括如下步骤：

3、步骤一：获取路径规划的起本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，所述当前个体位置包括初始个体位置，所述步骤二包括：

3.根据权利要求1所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，所述步骤三包括：

4.根据权利要求3所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，所述线性调节变量满足：

6.根据权利要求1-5任一项所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，所述步骤四包括：

7...

【技术特征摘要】

1.一种移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，所述当前个体位置包括初始个体位置，所述步骤二包括：

3.根据权利要求1所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，所述步骤三包括：

4.根据权利要求3所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，

5.根据权利要求3所述的移动机器人的路径规划优化方法，其特征在于，所述线性调节变量满足：

6.根据权利要求1-5任一项所述的移动机器人的路径规划优化方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李树，李澳东，刘艳军，刘磊，王昊，曾强，
申请(专利权)人：辽宁工业大学，
类型：发明
国别省市：