基于改进粒子群算法的两栖机器人三维路径规划研究  

作　　者：宋智 姬书得[1,2] 胡为 任赵旭[1,2] 王留芳 

机构地区：[1]沈阳航空航天大学航空宇航学院,辽宁沈阳110136 [2]沈阳黑晶石智控科技有限公司,辽宁沈阳110136

出　　处：《科技与创新》2024年第4期59-61,65,共4页Science and Technology & Innovation

摘　　要：提出一种结合卡尔曼滤波的改进粒子群优化算法,将其应用于两栖机器人的三维空间路径规划。传统的粒子群算法参数设置过于单一,很容易陷入局部最优解,而且局部收敛速度过快。在改进的粒子群算法中,提出2种优化方案,针对个体认知c_(1)和社会认知c_(2)提出算法改进策略,来提高粒子群算法的寻优能力;粒子群算法整体与卡尔曼滤波相结合并加以改进,用于融合多个传感器的信息,预测机器人在三维空间中下一步的路径点位置,使路径规划更优、搜索效率更高。仿真结果表明,改进后的粒子群算法效果更优,迭代次数更少,需求时间更短,路径搜索更加精确,有着明显的性能优势。

关 键 词：多传感器融合 两栖机器人 路径规划 粒子群算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]