Resumen

El algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) existente tiene las desventajas de las limitaciones de aplicación y la lenta velocidad de convergencia al resolver el problema de la planificación de trayectorias de robots móviles. Este trabajo propone un esquema de integración PSO mejorado basado en detalles mejorados, que integra distribución uniforme, peso de inercia de atenuación exponencial, función de interpolación spline cúbica y factor de aprendizaje de control mejorado. Comparado con otras funciones estándar, nuestro PSO mejorado (IPSO) puede conseguir mejores resultados óptimos con menos pasos de iteración que los diferentes cuatro algoritmos de planificación de trayectorias desarrollados en la literatura existente. IPSO consigue la longitud óptima de la ruta con menos de 20 pasos de iteración y reduce la longitud de la ruta y el tiempo de simulación en 2,8 y 1,1 segundos, respectivamente.

• Materias:Aerodinámica Robótica Regulación automática Tecnología de sensores Optimización de procesos
• Subjects:Aerodynamics Robotics Automatic regulation Sensor technology Process optimization
• Palabras claves:pasos de iteración, función de interpolación spline cúbica, peso de inercia de atenuación exponencial, planificación de trayectoria de robot móvil, esquema de integración de pso, mejores resultados óptimos, longitud de trayectoria óptima, otras funciones estándar, optimización de enjambre de partículas, algoritmos de planificación de trayectoria
• Keywords:iteration steps, cubic spline interpolation function, exponential attenuation inertia weight, mobile robot path planning, pso integration scheme, better optimal results, optimal path length, other standard functions, particle swarm optimization, path planning algorithms