基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究的综述报告

基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究的综述报告移动机器人路径规划是移动机器人领域中的核心研究之一，它的主要目标是通过合理的规划方法使机器人在自主运动中达到指定的目的地，并在整个移动过程中尽可能地减少

基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究的综述报 告 移动机器人路径规划是移动机器人领域中的核心研究之一，它的主 要目标是通过合理的规划方法使机器人在自主运动中达到指定的目的 地，并在整个移动过程中尽可能地减少机器人运动产生的代价。粒子群 Particle Swarm OptimizationPSO 算法（，）是一种基于群体智能的优化 算法，具有较强的全局搜索能力和快速的收敛性。本文将针对基于粒子 群算法的移动机器人路径规划方法进行综述分析。 一、移动机器人路径规划概述 移动机器人路径规划是指在已知起点和目的地的情况下，通过综合 考虑移动机器人自身的性能参数和障碍物的位置、形状等信息，规划出 机器人移动的最优路径。路径规划的本质是对机器人运动代价的全面评 估和优化，目前主要通过建立代价函数或者在线沿着路径进行代价计算 来实现。 基于代价函数的方式，一般将规划问题转化为搜索问题，通过搜索 A* 算法寻找代价函数最小值来得到最优路径。其中，常见的搜索算法有 Dijkstra 算法、算法、深度优先搜索算法等。基于在线计算的方式，则需 要在移动过程中实时计算机器人运动代价，并调整机器人移动路径，因 此计算复杂度比较高，且实时性要求较高。目前，基于在线计算的路径 规划算法主要有基于图优化的方法、启发式搜索方法、模型预测控制法 等。 二、粒子群算法基本原理 Particle Swarm OptimizationPSOJames 粒子群算法（，）是一种由 KennedyRussell Eberhart 和提出的、基于群体智能的优化算法。该算法 模拟许多鸟或鱼等群体运动的行为，通过追求最优解的同时受其他群体 成员影响来达到全局最优的目的。