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首页> 外文期刊>International Journal of Advanced Robotic Systems >A cubic spline method combing improved particle swarm optimization for robot path planning in dynamic uncertain environment
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A cubic spline method combing improved particle swarm optimization for robot path planning in dynamic uncertain environment

机译：一种立方样条法，梳理改进的粒子群优化在动态不确定环境中的机器人路径规划

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This article considers a robot path planning problem originated from a robot factory inspection scenario. In the problem, the robot is in a dynamic uncertain environment, that is, a moving target object and several static and dynamic obstacles. An inertial positioning strategy is proposed to enable the robot to predict the position of the target in advance. From this predicted position, the robot path is generated by cubic spline interpolation, and then an improved particle swarm optimization algorithm with a random positive feedback factor in velocity updating optimizes the path. The experimental results show that the proposed method can successfully avoid the obstacles and reach the target object. In addition, the inertial positioning strategy and the improvement of particle swarm optimization can effectively shorten the path of the robot.
机译：本文认为机器人路径规划问题来自机器人工厂检测场景。在问题中，机器人处于动态不确定的环境中，即移动目标对象和几个静态和动态障碍物。提出了惯性定位策略，以使机器人预先预测目标的位置。从该预测位置，机器人路径由立方样条插值生成，然后是具有随机阳性反馈因子的改进的粒子群优化算法，该速度更新优化了路径。实验结果表明，该方法可以成功避免障碍物并到达目标物体。此外，惯性定位策略和粒子群优化的改进可以有效地缩短机器人的路径。

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