摘要:
针对复杂场景中路径规划具有未知性和动态性, 传统方法无法对路径规划问题进行求解的问题, 设计一种改进混合蛙跳算法的机器人路径规划方法, 以提高动态环境路径规划的求解精度. 首先对动态环境路径规划的研究现状进行分析, 并在此基础上建立数学模型; 然后采用混合蛙跳算法对该模型进行求解, 并针对基本混合蛙跳算法不足进行改进; 最后对路径规划的有效性进行测试. 测试结果表明, 混合蛙跳算法可准确找到最优的路径规划方案, 可应用于复杂场景路径规划中, 且性能优于其他路径规划方法.
中图分类号:
王文发, 许淳, 尹斌斌, 杜智杰. 基于改进混合蛙跳算法的动态环境路径规划[J]. 吉林大学学报(理学版), 2016, 54(04): 857-861.
WANG Wenfa, XU Chun, YIN Binbin, DU Zhijie. Path Planning in Dynamic Environment Based on Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2016, 54(04): 857-861.