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The Robot Path Planning Based on Improved Artificial Fish Swarm Algorithm

机译：基于改进人工鱼群算法的机器人路径规划

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摘要

Path planning is critical to the efficiency and fidelity of robot navigation. The solution of robot path planning is to seek a collision-free and the shortest path from the start node to target node. In this paper, we propose a new improved artificial fish swarm algorithm (IAFSA) to process the mobile robot path planning problem in a real environment. In IAFSA, an attenuation function is introduced to improve the visual of standard AFSA and get the balance of global search and local search; also, an adaptive operator is introduced to enhance the adaptive ability of step. Besides, a concept of inertia weight factor is proposed in IAFSA inspired by PSO intelligence algorithm to improve the convergence rate and accuracy of IAFSA. Five unconstrained optimization test functions are given to illustrate the strong searching ability and ideal convergence of IAFSA. Finally, the ROS (robot operation system) based experiment is carried out on a Pioneer 3-DX mobile robot; the experiment results also show the superiority of IAFSA.
机译：路径规划对于机器人导航的效率和保真度至关重要。机器人路径规划的解决方案是寻找从起始节点到目标节点的无碰撞且最短的路径。在本文中，我们提出了一种新的改进的人工鱼群算法（IAFSA）来处理真实环境中的移动机器人路径规划问题。在IAFSA中，引入了衰减功能以改善标准AFSA的视觉效果，并在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。另外，引入了自适应算子以增强阶跃的自适应能力。此外，在PSO智能算法的启发下，在IAFSA中提出了惯性权重因子的概念，以提高IAFSA的收敛速度和准确性。给出了五个无约束的优化测试函数来说明IAFSA的强大搜索能力和理想的收敛性。最后，在Pioneer 3-DX移动机器人上进行了基于ROS（机器人操作系统）的实验；实验结果也表明了IAFSA的优越性。

著录项

  • 来源
    《Mathematical Problems in Engineering》 |2016年第9期|3297585.1-3297585.11|共11页
  • 作者

    Zhang Yi; Guan Guolun; Pu Xingchen;

  • 作者单位

    Chongqing Univ Posts & Telecommun, Res Ctr Intelligent Syst & Robot, Chongqing 400065, Peoples R China;

    Chongqing Univ Posts & Telecommun, Res Ctr Intelligent Syst & Robot, Chongqing 400065, Peoples R China;

    Chongqing Univ Posts & Telecommun, Sch Sci, Chongqing 400065, Peoples R China;

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