典型文献
融合改进灰狼优化算法和人工势场法的路径规划
文献摘要:
传统灰狼优化算法(GWO)规划的路径全局较优,但存在求解效率低和易陷入局部最优的缺陷,而人工势场法(APF)规划的路径虽然平滑,但有规划路径存在震荡和目标不可达的问题.针对两种算法的不同缺陷,提出一种兼顾全局和局部特性的算法-灰狼势场算法(GWPFA).首先,提出一种建立特征栅格地图的新方法;其次,通过设置灰狼个体的相对距离d和调节因子λ,将参数a改进成非线性衰减;再次,提出节点优先级的概念,根据此概念重新对路径规划问题进行建模;最后,将改进GWO算法全局路径规划的节点作为APF算法的临时目标点,并改进临时目标点为临时边界,再进行局部路径规划.仿真结果表明,在全局静态环境下,GWPAF算法的运行时间、最优路径长度及转弯角度相比于GWO算法分别优化了 224.5 s、16.3 m及38.9°;在局部动态环境下,GWPFA算法在保证路径最优性的同时可以成功避障.仿真结果验证了 GWPFA算法的有效性、可行性及优越性.
文献关键词:
特征栅格;相对距离;调节因子;节点优先级;临时边界
中图分类号:
作者姓名:
音凌一;向凤红
作者机构:
昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明650000
文献出处:
引用格式:
[1]音凌一;向凤红-.融合改进灰狼优化算法和人工势场法的路径规划)[J].电子测量技术,2022(03):43-53
A类:
GWPFA,特征栅格,临时边界,GWPAF
B类:
改进灰狼优化算法,人工势场法,GWO,求解效率,和易,局部最优,APF,规划路径,震荡,目标不可达,顾全,局部特性,栅格地图,相对距离,调节因子,非线性衰减,节点优先级,规划问题,全局路径规划,临时目标点,局部路径规划,运行时间,最优路径,路径长,转弯,弯角,动态环境,最优性,避障
AB值:
0.313873
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