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申请/专利权人：桂林电子科技大学;桂林市高新技术产业发展集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于GSO粒子群算法的移动机器人路径规划方法，涉及移动机器人路径规划技术领域；该方法包括如下步骤：S1、构建目标函数；采用栅格法对工作环境空间进行建模，并以最短路径函数为目标函数；S2、通过GSO粒子群算法计算最短路径的路径点；将初始化后的粒子代替移动机器人，采用GSO粒子群算法对粒子进行优化更新，得到最短路径；S3、对最短路径进行平滑处理；根据粒子优化迭代所得到的最短路径，对其进行三次样条插值调整，得到平滑的最短路径。本发明中方法采用GSO粒子群算法，对不同等级的粒子采用不同的学习策略，在保证优势粒子的挖掘能力的前提下，增加粒子的多样性，从而增加算法的探索能力。
主权项：1.一种基于GSO粒子群算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建目标函数；根据移动机器人的工作环境建立坐标系，采用栅格法对工作环境空间进行建模，并以最短路径函数为目标函数；S2、通过GSO粒子群算法计算最短路径的路径点；将初始化后的粒子代替移动机器人，采用GSO粒子群算法对粒子进行优化更新，得到移动机器人路径规划的最短路径；GSO粒子群算法对粒子进行优化更新，具体包括如下步骤：S201、对粒子进行分组且采用竞争方式对组内粒子进行等级划分；S202、根据等级划分结果采用不同的更新策略对粒子进行更新，胜利者粒子直接进入下一轮迭代，中等能力者粒子采用随机进化的方式进行本轮更新，失败者粒子采用向胜利者粒子和中等能力者粒子学习的方式进行本轮更新；S203、依次循环迭代直至收敛，全局最优粒子的位置即为最优路径点，根据最优路径点得到最短路径；S3、对最短路径进行平滑处理；根据粒子优化迭代所得到的最短路径，对其进行三次样条插值调整，得到平滑的最短路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 桂林市高新技术产业发展集团有限公司 一种基于GSO粒子群算法的移动机器人路径规划方法
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