[发明专利]基于加权平均距离视觉鱼群算法的移动机器人路径规划方法

摘要

本发明提供一种基于加权平均距离视觉鱼群算法的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：获取人工鱼的群体规模fishnum、最大迭代次数NC、视野范围visual、最大移动步长step、拥挤度因子δ、尝试次数Try_number，可行性路径数目N，路径结点数n；将机器人行走的环境根据栅格法进行环境建模，并随机生成N条可行性路径。本发明针对基本人工鱼群算法由于视野固定不变，而导致算法收敛速度变慢、运算量增大的问题，提出了一种WAD-AFSA，并将该算法应用于移动机器人的路径规划。通过采用栅格法进行环境建模，利用提出的WAD-AFSA和行为选择策略进行路径优化，避免路径陷入局部最优。相应的仿真实验表明，本文的WAD-AFSA在移动机器人路径规划中比传统的人工鱼群算法优化效果更优。

主权项

一种基于加权平均距离视觉鱼群算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：Step1：获取人工鱼的群体规模fishnum、最大迭代次数NC、视野范围visual、最大移动步长step、拥挤度因子δ、尝试次数Try_number，可行性路径数目N，路径结点数n；Step2：将机器人行走的环境根据栅格法进行环境建模，并随机生成N条可行性路径；Step3：将fishnum条人工鱼放到起点位置S处，且S为每条可行性路径的起始位置；Step4：计算每条人工鱼的食物浓度，把最小值放入公告板中；Step5：执行人工鱼的追尾行为、聚群行为，并采用行为选择策略选择优的前进方向，缺省行为是觅食行为；Step6：计算每条人工鱼的食物浓度，其最小值与公告板中的值进行比较，更新公告板使得公告板中的值最小；Step7：判断是否满足终止条件，如果满足跳转Step8，否则跳转Step5；Step8：程序结束，公告板中的值就是最优值，对应的路径则是最优路径。