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Multi-objective robot motion planning using a particle swarm optimization model

Journal of Zhejiang University-Science C(Computers and Electronics) 2010年第8期11卷 607-619页

作者： ellips masehian Davoud SEDIGHIZADEH Faculty of Engineering Tarbiat Modares University

Two new heuristic models are developed for motion planning of point robots in known *** first model is a combination of an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm used as a global planner and the probabilistic roadmap (PRM) method acting as a local obstacle avoidance *** the PSO component,new improvements are proposed in initial particle generation,the weighting mechanism,and position-and velocity-updating ***,two objective functions which aim to minimize the path length and oscillations,govern the robot’s movements towards its *** PSO and PRM components are further intertwined by incorporating the best PSO particles into the randomly generated *** second model combines a genetic algorithm component with the PRM *** this model,new specific selection,mutation,and crossover operators are designed to evolve the population of discrete particles located in continuous *** comparisons of the developed models with each other,and against the standard PRM method,show the advantages of the PSO method.

关键词： Robot motion planning Particle swarm optimization Probabilistic roadmap Genetic algorithm

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