一种基于自适应混沌粒子群算法的机器人路径规划方法

摘要

本发明属于机器人路径规划领域，公开了一种基于自适应混沌粒子群算法的机器人路径规划方法，首先进行环境建模，并使用路径长度、障碍物危险程度和路径平滑度三个控制参数来制定适应度函数，以满足复杂环境下机器人路径规划的要求；然后在迭代过程中，对算法中的三个控制参数采用了一种新的自适应更新策略，以此来动态调整算法的全局探索和局部开发能力；最后当种群陷入局部极值时，利用提出的自适应Logistic混沌映射引导种群跳出局部极值点，恢复算法的寻优能力，从而得到一条从起始位置到目标位置的较优路径，本发明能够提高传统粒子群算法在路径规划过程中生成路径解的质量和效率，提高路径规划的安全性。