基于APF的AGV局部路径规划改进算法研究

摘要：

针对原有人工势场法(artificial potential field,APF)在局部路径规划时的避障效果不良问题,提出一种APF-PSO的改进算法改善原算法优化路径规划的效果.将速度势场引入位置势场中使AGV(automated guided vehicle)动态避开不同速度的移动障碍物;当算法陷入局部最小值时,采取PSO(particle swarm optimization)算法,并对其惯性权重因子和学习因子做出调整,通过三次样条曲线插值来平滑路径,使得AGV找到最短路径.结果表明APF-PSO改进算法可根据障碍物速度不同动态避障,解决了APF算法运算中避障效果不良问题.

关键词：局部路径规划、人工势场法改进、斥力、局部最小值、收敛效率

所属期刊栏目：58

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：天津市企业科技特派员项目19JCTPJC53100

在线出版日期：2022-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：305-312