PSO与人工势场法结合的移动机器人路径规划

"这篇文章是2010年华东理工大学学报(自然科学版)上发表的一篇工程技术论文，作者是丁华胜和王华忠。研究主要集中在如何将粒子群优化算法（PSO）与人工势场法（APF）结合，用于移动机器人的路径规划问题。在栅格法环境模型下，PSO算法得出的路径是离散的粒子集合，而该研究提出了一种新方法，利用人工势场法将这些离散路径转换为连续的、平滑的最优路径。为了消除机器人在障碍物附近可能产生的震荡，研究中采用了均值滤波技术。通过仿真验证，该算法可以有效地获取最优路径，避免路径震荡，并适应动态环境的变化。" 本文探讨了移动机器人路径规划中的一个重要问题，即如何从PSO算法得到的离散路径中生成连续路径。PSO（Particle Swarm Optimization）是一种全局优化算法，灵感来源于鸟群和鱼群的集体行为，它通过模拟粒子在搜索空间中的运动来找到最佳解。然而，在栅格环境模型中，PSO的结果表现为一组离散的点，不直接对应于机器人的连续路径。 为解决这个问题，作者提出了结合人工势场法的新策略。人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是一种经典的路径规划方法，它通过创建一个包含吸引和排斥力场的虚拟环境来引导机器人避开障碍并趋向目标。然而，单纯使用APF可能会导致机器人在障碍边缘出现振荡。 为了克服这一问题，研究中引入了均值滤波技术。均值滤波是一种常用的信号处理技术，能够平滑数据，减少噪声。在这里，它被用来平滑路径，减少因人工势场引起的震荡，从而规划出更加平滑的最优路径。 仿真结果显示，这种结合PSO和APF的新方法在路径规划中表现优越，既能容易地找到全局最优路径，又能有效防止路径震荡。此外，由于这种方法的适应性，它能在环境变化时依然能找到合适的路径，这对于实际应用中的移动机器人导航具有重要意义。 丁华胜和王华忠的研究为移动机器人路径规划提供了一种创新的解决方案，通过结合PSO的全局搜索能力和APF的局部避障能力，以及均值滤波的平滑处理，提高了路径规划的效率和质量。这种方法对于未来智能机器人领域的研究和发展具有重要参考价值。