【2012全国赛D题参考资料】基于粒子群算法的移动机器人全局路径规划策略

资 源 简 介

【2012全国赛D题参考资料】基于粒子群算法的移动机器人全局路径规划策略

详 情 说 明

粒子群算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，在移动机器人全局路径规划中展现出独特优势。

核心思想 每个粒子代表路径规划中的一个潜在解（如路径节点序列），通过个体历史最优和群体历史最优的引导，在解空间中协同搜索。粒子根据适应度函数（通常包含路径长度、障碍物距离等指标）动态调整运动方向。

关键技术点 环境建模：将栅格地图或拓扑地图转化为算法可处理的离散解空间 适应度设计：平衡路径长度平滑性与避障安全性 惯性权重：动态调整粒子探索能力与开发能力的比例

优势分析 相比传统A*或Dijkstra算法，PSO在多目标、高维环境中具有更好的全局搜索能力，尤其适合动态障碍物场景。通过引入自适应变异策略，还能有效避免早熟收敛问题。

典型改进方向 混合遗传算法增强多样性、引入人工势场辅助局部避障、多群协作搜索等。实际应用中需注意参数敏感性问题，通常需要结合具体机器人运动约束进行算法调整。