CN118583169B 一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法 （苏州大学）

号一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器移动机器人通过激光雷达扫描获取二维地图信安全性和粒子群优化的全局搜索能力结合在一2在二维地图中设置移动机器人的初始点和目标点，并在二在控制障碍函数中引入期望速度和安全速度，以此计;;根据移动机器人的当前位置和实际速度计算得到下一位置，直到使用期望因子和安全速度调整因子分别对期望速度和安全速度进行调2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法，;;3i(x,,)=vh(x)"x=vh(x)TV2-a(h(x))，其中a为一种扩展k。函数，是严格递3.根据权利要求2所述的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法，;;;则实际速度v"=vd-B,。4.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法，设定粒子群的种群规模、迭代次数和搜索空间，并随机初始化粒根据控制障碍函数计算每个粒子对应的路径，并以路径长度每个粒子根据个体最优解和种群最优解更新速度和位置，利用直到达到迭代次数或粒子的位置变化小于预设阈值，结束迭代；输5.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法，4;wz为路径长度的惯性权重，A0,为转向角变化项，为转向角的惯性权重，AV,为平滑速6.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法，;转向角变化项的公式为：;;平滑速度变化项AV,的公式为：;7.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法，;5地图数字化模块，用于在二维地图中设置移动机器人的初始点和路径规划模块，用于在控制障碍函数中引入期望速度和安全;;根据移动机器人的当前位置和实际速度计算得到下一位置，直到速度优化模块，用于使用期望因子和安全速度调整因子分别对期望速度9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述6避开障碍物并到达指定目标点是导航技术研究的障碍物环境中可能导致机器人出现振荡或陷入局部最7[0013]使用期望因子和安全速度调整因子分别对期望速度和安[0024]依据期望速度vd，将控制障碍函数变为二次规划问题，得到实8pp9)为第p+1个pppp[0060]本发明还提供了一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航装置，包机器人在每个位置的实际速度；根据移动机器人的当前位置和实际速度计算得到下一位[0068]本发明所述的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法将控制[0070]图1是本发明一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法的框架[0071]图2是实施例二得到的路径规划示意图；其中图2中的(a)是实施例二使用控制障碍函数得到的路径图；图2中的(b)是实施例二使用粒子群优化控制障碍函数得到的路径[0072]图3是实施例三得到的路径规划示意图；其中图3中的(a)是实施例三使用控制障碍函数得到的路径图；图3中的(b)是实施例三使用粒子群优化控制障碍函数得到的路径[0075]参照图1所示，本发明提供了一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导[0089]依据期望速度vd，将控制障碍函数变为二次规划问题，得到实[0105]使用期望因子和安全速度调整因子分别对期望速度和安pp)为第p+1个pppp此时的种群最优解作为目标期望因子和目标安全速度函数对机器人的行进路径进行约束，能够有效防止移动机器人发生碰撞和进入不安全区了路径规划的精度和准确性。本发明令移动机器人能够选择更加灵活和适应性强的路径，162738495[0143]本实施例得到的路径示意图参照图2所示，其中图2中的(a)是本实施例使用控制[0145]基于实施例一所述一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航方法以123456789[0148]本实施例得到的路径示意图参照图3所示，其中图3中的(a)是本实施例使用控制机器人在每个位置的实际速度；根据移动机器人的当前位置和实际速度计算得到下一位[0156]本实施例的一种基于粒子群优化控制障碍函数的移动机器人导航装置用于实现化控制障碍函数的移动机器人导航装置中的具体实施方式可见前文中的一种基于粒子群现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0160]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程