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A new multiple robot path planning algorithm: dynamic distributed particle swarm optimization

机译：一种新的多机器人路径规划算法：动态分布式粒子群算法

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摘要

Multiple robot systems have become a major study concern in the field of robotic research. Their control becomes unreliable and even infeasible if the number of robots increases. In this paper, a new dynamic distributed particle swarm optimization (D2PSO) algorithm is proposed for trajectory path planning of multiple robots in order to find collision-free optimal path for each robot in the environment. The proposed approach consists in calculating two local optima detectors, LODpBest and LODgBest. Particles which are unable to improve their personal best and global best for predefined number of successive iterations would be replaced with restructured ones. Stagnation and local optima problems would be avoided by adding diversity to the population, without losing the fast convergence characteristic of PSO. Experiments with multiple robots are provided and proved effectiveness of such approach compared with the distributed PSO.
机译：多个机器人系统已经成为机器人研究领域中的主要研究关注点。如果增加机器人的数量，它们的控制将变得不可靠甚至不可行。提出了一种新的动态分布式粒子群优化算法（D 2 PSO），用于多机器人的轨迹规划，以寻找环境中每台机器人的无碰撞最优路径。所提出的方法在于计算两个局部最优检测器LODpBest和LODgBest。对于预定义数量的连续迭代，无法提高其个人最佳和整体最佳水平的粒子将被重组粒子代替。通过增加总体多样性可以避免停滞和局部最优问题，而不会失去PSO的快速收敛特性。提供了多个机器人的实验，并证明了该方法与分布式PSO相比的有效性。

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