改进粒子群优化算法：移动机器人平滑路径规划的实证研究

本文主要探讨了"论文研究-基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划"这一主题，针对微型足球机器人在复杂环境中的路径规划需求，提出了一种创新的方法。该研究将路径规划问题与Ferguson样条路径描述相结合，通过这种方式，将原本的路径规划问题转化为一个三次样条曲线的参数优化问题。Ferguson样条以其灵活性和精确性，能够生成平滑的路径，符合机器人运动的需求。 粒子群优化算法（PSO）作为仿生智能优化算法的一种，由Kennedy和Eberhart于1995年提出，因其具有较少的粒子数目、简单的计算过程、较少的参数调整以及强大的全局寻优能力和快速收敛的优点，在处理多维连续空间优化问题时表现出色。然而，传统的PSO算法在处理大规模或高复杂度问题时可能面临时间和空间效率的问题，无法满足实时路径规划的需求。 作者注意到这一点，通过改进粒子群优化算法，旨在解决路径规划中的这些问题。他们首先构建了一个图论模型，寻找一条次优路径，然后利用改进后的PSO算法进行优化。这种改进算法能够在保证路径规划的可行性和安全性的同时，显著减少计算时间和存储需求，使得机器人在有障碍的环境中能够迅速找到一条无碰撞的最优或准最优路径。 实验结果表明，改进的粒子群优化算法在80次迭代左右就能收敛，生成的路径既平滑又合理，具备一定的实际应用价值。这对于微型足球机器人以及其他自主移动机器人的路径规划具有重要的理论和实践意义，为实时、高效的路径规划提供了一种有效的解决方案。 这篇论文不仅深入研究了粒子群优化算法在路径规划领域的优化策略，还展示了如何将其与实际应用场景相结合，提高机器人在动态环境中的导航性能。这对于推动计算机工程与应用领域，特别是智能控制和机器人技术的发展具有积极的推动作用。