自适应人工鱼群算法在清罐移动机器人路径规划中的应用.pdf

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1、2012年7月机械科学与技术July2012第31卷第7期MechanicalScienceandTechnologyforAerospaceEngineeringVol．31No．7自适应人工鱼群算法在清罐移动机器人路径规划中的应用1，21周利坤，刘宏昭12(西安理工大学机械与精密仪器工程学院，西安710048;武警工程大学装备运输系，西安710086)周利坤摘要:为了解决移动机器人路径规划智能方法易陷入局部最优问题，提出一种自适应变步长、变拥挤度因子和变视野域的自适应人工鱼群算法，并将该算法引入清罐移动机器人全局路径规划问题之中。针

2、对人工鱼群算法的不足，通过自适应调整因子调整人工鱼的可视域、移动步长和拥挤度因子，使算法在清罐移动机器人路径规划中的遍历性得到改善，既可获得全局最优路径，又可以实现局部搜索，避免了传统人工鱼群算法局部寻优能力弱的缺点。仿真结果表明:基于自适应人工鱼群算法的清罐移动机器路径规划方法，能快速获得全局最优路径、提高算法的收敛速度和精度，与人工鱼群算法相比，具有收敛速度快，计算效率高的优点。关键词:自适应人工鱼群算法;清罐移动机器人;路径规划;最优路径中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1003-8728(2012)07-1085-0

3、5AnAdaptiveArtificialFishSchoolAlgorithmforPathPlanningofMobileTank-clearingRobot1，21ZhouLikun，LiuHongzhao1(SchoolofMechanicalandPrecisionInstrumentEngineering，Xi'anUniversityofTechnology，Xi'an710048;2EquipmentandTransportationDepartment，EngineeringUniversityofCAPF，Xi'an

4、710086)Abstract:Tosolvetheproblemthattheintelligentmobilerobotpathplanningmethodiseasytofallintolocalopti-mization，thispaperpresentsanadaptiveartificialfishschoolalgorithmwithvariablestepsize，variablecongestionfactorandthevariableviewdomain，fortheglobalpathplanningofmobi

5、lecleaningtankrobot．Aimingattheshortcomingsofartificialfishschoolalgorithm，thenewalgorithmusesanadaptiveadjustmentfactortoadjusttheartificialfish'svisualfield，movingstepandthecongestionfactortoimprovetheperiodicityincleaningtankpathplanningofmobilerobot，andcangetthegloba

6、lbestoptimalpathandlocalsearchtoavoidthetraditionallocalsearchingAFSAweakshortcomings．Simulationresultsshowthatcomparedwiththeartificialfishschoolalgorithm，theadaptiveartificialfishschoolalgorithmcanquicklyobtaintheglobaloptimalpathandimprovetheconvergencespeedandaccurac

7、y．Keywords:adaptiveartificialfishschoolalgorithm;mobilecleaningtankrobot;pathplanning;optimalpath［1，2］［3］路径规划是移动机器人导航的最基本环节罐移动机器人边界清理需要按照移动机器人路之一，其依据是在其工作空间中找到一条从起始状径规划原则，遍历油罐底部边界及拐角，通常油罐底态到目标状态能避开障碍物的最优路径。而对于清部有固定障碍物如支架、加强环和扶梯等，因此，它与移动机器人路径规划情况一致且属于全局路径规收稿日期:2011-05-25划

8、。对于环境信息完全已知的全局路径规划问题，［4］基金项目:国家火炬计划基金项目(07C26213711606)和陕西省重点已经提出了许多有效的解决方法，如栅格法、可学科建设专项资金项目(102-00X903