基于优化的双机器人路径规划算法

最新推荐文章于 2026-01-07 08:55:42 发布

原创最新推荐文章于 2026-01-07 08:55:42 发布 · 200 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器人 #算法 #matlab

Matlab 专栏收录该内容

107 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文提出了一种基于精英粒子群算法的双机器人路径规划方法，通过优化Dubins曲线模型，最小化路径长度和碰撞风险，旨在提高双机器人系统的效率和安全性。在Matlab中实现该算法，利用精英粒子引导搜索，确保全球最优解的收敛。

基于优化的双机器人路径规划算法

机器人的路径规划一直是机器人研究领域中的核心问题之一，特别是在双机器人系统中。为了提高双机器人系统中的效率和安全性，本文提出了一种基于精英粒子群算法的双机器人路径规划算法。

首先，我们需要定义机器人的运动模型。这里我们采用机器人的Dubins曲线模型，Dubins曲线是一种具有最小转弯半径的光滑路径，适用于无人机等非完整运动的系统。然后，我们将问题转化为一个多目标优化问题：最小化机器人的路径长度和碰撞风险。

接下来，我们使用精英粒子群算法来解决这个多目标优化问题。精英粒子群算法是一种改进的粒子群算法，它使用精英粒子来引导整个种群的搜索方向，以使得种群能够快速地收敛到全局最优解。

代码实现部分，我们使用Matlab实现了该算法。我们首先定义了机器人的启发式函数，即评估机器人在当前状态下的性能指标。然后，我们使用精英粒子群算法来搜索潜在的最优状态，最终得到机器人的优化路径。

代码实现如下：

function [p1_opt, p2_opt] = dual_robot_path_planning(p1_init, p1_goal, p2_init, p2_goal, obs)

% Define motion model
model = 'Dubins';

% Define optimization problem
problem.func = @multi_obj_func;
problem.nvars = 8;
problem.lb = [-10,-10,-pi,-10,-10,-pi,-10,-10];
problem.ub = [10,10,pi,10,10,pi,10,10];

% Define particle sw

了解本专栏