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自适应人工鱼群算法在清罐移动机器人路径规划中的应用

周利坤 刘宏昭

周利坤, 刘宏昭. 自适应人工鱼群算法在清罐移动机器人路径规划中的应用[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(7): 1085-1089.
引用本文: 周利坤, 刘宏昭. 自适应人工鱼群算法在清罐移动机器人路径规划中的应用[J]. 机械科学与技术, 2012, 31(7): 1085-1089.
Zhou Li-kun, Liu Hong-zhao. An Adaptive Artificial Fish School Algorithm for Path Planning of Mobile Tank-clearing Robot[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(7): 1085-1089.
Citation: Zhou Li-kun, Liu Hong-zhao. An Adaptive Artificial Fish School Algorithm for Path Planning of Mobile Tank-clearing Robot[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2012, 31(7): 1085-1089.

自适应人工鱼群算法在清罐移动机器人路径规划中的应用

基金项目: 

国家火炬计划基金项目(07C26213711606)

陕西省重点学科建设专项资金项目(102-00X903)资助

详细信息
    作者简介:

    周利坤(1970-),博士研究生,研究方向为智能机器人,zhoulikun89@sohu.com;刘宏昭(联系人),教授,博士生导师,liuhongzhao@xaut.edu.cn

    周利坤(1970-),博士研究生,研究方向为智能机器人,zhoulikun89@sohu.com;刘宏昭(联系人),教授,博士生导师,liuhongzhao@xaut.edu.cn

An Adaptive Artificial Fish School Algorithm for Path Planning of Mobile Tank-clearing Robot

  • 摘要: 为了解决移动机器人路径规划智能方法易陷入局部最优问题,提出一种自适应变步长、变拥挤度因子和变视野域的自适应人工鱼群算法,并将该算法引入清罐移动机器人全局路径规划问题之中。针对人工鱼群算法的不足,通过自适应调整因子调整人工鱼的可视域、移动步长和拥挤度因子,使算法在清罐移动机器人路径规划中的遍历性得到改善,既可获得全局最优路径,又可以实现局部搜索,避免了传统人工鱼群算法局部寻优能力弱的缺点。仿真结果表明:基于自适应人工鱼群算法的清罐移动机器路径规划方法,能快速获得全局最优路径、提高算法的收敛速度和精度,与人工鱼群算法相比,具有收敛速度快,计算效率高的优点。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-05-25
  • 刊出日期:  2015-06-10

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