改进的混合蛙跳移动机器人路径规划算法.pdf

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1、第31卷第12期2014年12月计算机应用研究ApplicationResearchofComputersV01．31No．12Dec．2014改进的混合蛙跳移动机器人路径规划算法潘桂彬，刘国栋，张世龙(江南大学物联网工程学院教育部重点实验室，江苏无锡214122)摘要：为了实现移动机器人在障碍环境中的路径规划，提出一种改进的混合蛙跳算法(SFLA)。改进算法在原算法基础上引入交叉操作，并在青蛙更新策略中充分利用学习机制；此外提出了一种带控制参数的产生新个体的方法代替原本的随机更新操作。把路径规划问题转换为最小化问题，基于环境中目标和障碍物的位置定义青蛙的适应度，机器人依次到达每

2、次迭代中最好蛙的位置，从而实现最优路径规划。移动机器人仿真实验中，与基本蛙跳算法和其他智能算法相比，改进算法在规划时间和成功次数上均有很大的提高。实验结果表明了改进算法的有效性。关键词：移动机器人；路径规划；混合蛙跳算法；交叉操作；学习机制；适应度中图分类号：rI呓42文献标志码：A文章编号：1001-3695(2014)12-3564—04doi：10．3969／j．issn．1001-3695．2014．12．012ImpI．0vedpathplanningalgorithmofshumedf．rogleapingformobilerobotPANGui-Kn，UUGuo—d

3、ong，ZHANGShj-long(研k60rⅡ幻，y旷胧n蠡竹矿Ed啪t幻乃，‰f妒胁em甜矿豫i，咿E，研，聊咖，J谊，锣协n‰沁瑙渺，惭尉^口，舻u214122，吼im)Abstract：Idordertoachievepathplanningamongobstaclesenvimnmentforrrlobilerobot，tllispaperproposedanimprovedsh棚edfrogleapingalgoritIlm(SFLA)．Theimproveda190rithmaddedcmssoveroperationbasedontheori奢nalalgorit

4、hm，andappliedleamingmechanisminthe谢西nalSF【Aupdatestrategy，alsoproposedamethodtogenerateanewindividualwithacontmlpammeterinsteadoftheo打百nalrandomupdate叩erations．ItfirstlytransfoHnedtheproblemofrobotpathplanningintoaminimizationone，andthendefinedtllefitnessofaf如gbasedonthepositionoftargetandobs

5、taclesintheenvimnment，selectedthepositionofthegloballybestf而gineachitemtive，andreachedbytllerobotinsequence，thusrealizedtheoptimalpathplanning．Inthemobilembot’ssimulationexperiment，comparedwiththebasicleapfrogalgorithmandotherimelligentalgorithms，theimprovedalgorithmhasgreanyimpmverrlentsinth

6、eplanningtimeandnumberofsuccesses．ThesimulationresultdemonstmtestheeH．ectivenessoftheimpmvedalgorithm．Keywords：mobilerobots；pathplanning；sh珊edf而gleapingalgorithm；crossoveropemtion；leamingmechanism；fit—neSS0引言路径规划是移动机器人研究领域的关键问题之一，其主要任务是在机器人的运行环境中寻找一条从起点到目标点的无碰撞路径，使机器人沿着该路径运行至终点时指定的代价最小．1。J。根据

7、机器人对环境信息感知的程度不同，将移动机器人路径规划方法分为两大类：基于环境模型的全局路径规划方法和基于传感器信息的局部路径规划方法”1。目前，已有的全局路径规划算法有可视图法bj、栅格法旧o、蚁群算法"J、遗传算法隅1等，已有的局部路径规划算法有势场法旧1、神经网络法H叫和模糊逻辑法⋯1等。可视图法需要不断重构可视图，搜索效率较低。栅格法中栅格大小的选择会影响到解的质量，搜索空间较大时需要的存储空间也较大。人工势场法由于结构简单、易于实现的特点，得到了广泛的应用，但也存在较大的