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讲稿-RobotPathPlanningus
摘要
机器人路径规划问题是移动机器人最重要的任务之一。本文提出了一种新方法，采用三次样条方法来描述路径。这样描述的路径执行起来容易。而且，在重要的样条交接处，这种描述方法也有利于实现平滑微分。 这样，路径规划问题就等同于最优化样条参数的问题。基于其快速的收敛性和全局搜索特性，本文采用一种叫粒子群优化的进化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)。 本文采用各种不同的PSO参数进行测试。并与两种经典的机器人路径规划算法进行比较测试，证明了本文算法的有效性。
1. Introduction
移动机器人障碍物规避算法，就是在约束条件下，比如已知障碍物O的位置和形状的情况下，找到一条从起点S到目标终点G的路径。所用的参数都作为算法的输入，输出或者是一条从S到C最佳的轨迹，或者是与局部最优轨迹相关的方向。通过路径算法进行补偿函数的最优化可以分两步进行。第一步计算出轨迹的长度(或者是需要计算出轨迹的时间)。第二步保证路径的安全性(例如：与障碍物的距离).因此，如何在满足这些要、求的前提下找到可接受的折 ...
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