陈龙
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多智能体粒子群优化的移动机器人动态路径规划
- 2015年
- 为确保机器人在动态环境下无碰撞地到达目标位置,将多Agent粒子群优化(multi-agent particle swarm optimization,MAPSO)引入到粒子滤波(particle filter,PF)中,提出一种基于多Agent粒子群优化粒子滤波(multi-agent particle swarm optimized particle filter,MAPSOPF)的路径规划方法。通过多Agent系统的竞争、协作机制,调整MAPSOPF中粒子的提议分布,更新预估粒子的位置。与PSOPF(particle swarm optimized)算法相比,所提算法的迭代步数减少了50%~60%,计算时间复杂度降低了5%~50%。与改进的遗传算法(MGA)相比,MAPSOPF算法的计算时间复杂度降低了95%。3种算法中,MAPSOPF可近似得到最短的路径。实验结果表明提出的算法可有效应用于移动机器人动态路径规划。
- 李腊梅唐贤伦张莉陈龙
- 关键词：路径规划动态环境
