水质监测机器人集群编队路径规划策略

作者：智超群; 鲁旭涛; 张丽娜

来源：国外电子测量技术, 2022, 41(05): 15-20.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2203708

• 路径规划
• 粒子群优化算法
• 遗传算法
• 编队控制
• 水质监测器人

针对水质监测机器人集群编队路径规划求解时，传统的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)存在搜索速度慢，容易陷入局部最优等问题，提出了一种混合粒子群优化算法(hybrid particle swarm optimization, HPSO),通过引入遗传算法(genetic algorithm, GA)中的交叉、变异等操作改变PSO中的最优粒子易趋向局部最优性，增加粒子群多样性，避免求解结果陷入局部最优；同时对算法的惯性权重进行调节，加快算法的收敛速度。仿真结果表明，在保证水质监测任务完成的前提下，HPSO相对于传统的GA能够有效的减少路径交叉节点两个，总路径长度缩短53.147 km;而相较传统的PSO而言能够有效的减少路径交叉节点5个，总路径长度缩短133.826 km,优化了编队路径规划策略，提高了算法收敛速度。

• 单位
  机电工程学院; 中北大学