基于双粒子群优化的矿井搜救机器人路径规划

简介：
本研究提出了一种基于改进粒子群算法的路径规划方法，用于提高矿井搜救机器人的搜索效率和救援响应速度，旨在复杂且危险的环境中寻找最佳行进路线。 为了应对在复杂地形条件下标准粒子群算法应用于矿井搜救机器人路径规划过程中出现的迭代速度慢及求解精度低的问题，本段落提出了一种基于双粒子群算法的改进方案来优化矿井搜救机器人的路径规划方法。 首先，通过将障碍物膨胀处理为规则化多边形，构建了环境模型。随后采用改进后的双粒子群算法作为寻优工具：当传感器检测到前方一定距离内存在障碍物时启动该算法。具体而言，在开阔地带寻找路径时使用改进学习因子的粒子群算法（CPSO），其步长较大；而在复杂多变形状的障碍环境中，则应用添加动态速度权重的粒子群算法（PPSO），这种算法具有更小的步长，更适合于此类环境下的路径搜索。 接下来评估这两种方法得到的结果是否满足避障要求。如果两者均符合避障条件，则选取最短路径作为最终规划结果；否则重新进行迭代优化直至找到合适的解决方案。 通过上述改进措施，在复杂路段中可以有效提高粒子群算法的收敛速度，并减少最优解的变化范围，从而确保双粒子群算法能够与路径规划模型更好地结合使用。实验结果显示，这种方法不仅提高了路径规划的成功率而且缩短了路径长度，证明其在矿井搜救机器人实际应用中的有效性及优越性。