专利名称：一种基于粒子群算法的自适应三维空间路径规划方法
技术领域：
本发明属于计算智能技术领域，涉及ー种通过模拟群智能寻优方式设计的三维空间路径规划方法。
背景技术：
随着海空事业的发展，三维路径规划越来越受到人们的重视，其在资源与时间的有效利用上起着至关重要的作用。但已有的路径规划方法多是针对ニ维空间提出的，现有的三维空间路径规划方法多是ニ维方法向三维方法的推广，由于三维空间的复杂度提高， 在由ニ维向三维推广过程中必会带来诸多问题，如现已采用的针对三维空间路径规划方法人工势场法、A*捜索法、基于案例的推理法和遗传算法等，其中势场法不可避免的会陷于局部最小，而且当采用复杂的优化准则时，势场法不能直接的加以推广；A*捜索法能够用于高维问题，但随着维数的増加，A*捜索法的时空要求将很难得到满足；基于案例的推理法根据局部的障碍物调整路径，有时不能获得全局最优的路径；遗传算法采用随机的方式产生初始路径，利用遗传算子操作不断的对路径进行改进，当环境条件比较简单时，遗传算法可以完成规划，当环境复杂时，遗传算法将很难找到一条满足约束条件的可行路径。出现上述问题是由于算法自身构造带来的，要想很好的解決，就需要有新理论新方法的提出。
发明内容
本发明在基本粒子群算法的基础上，结合三维空间路径规划的具体情况，提出了一种基于粒子群算法的自适应三维空间路径规划方法，克服了现有三维空间路径规划方法因维度的提高，使得运算量急剧増大，而很难或完全不能完成路径规划任务的问题，以及寻得最优路径不平滑的问题。本发明提出一种基于粒子群算法的自适应三维空间路径规划方法，环境数据为海底地形高程图，具体包括以下几个步骤步骤ー初始化參数首先，在海底地形高程图的范围内随机初始化粒子尤，其中为组成粒
子的节点(路径是由从起点到终点的折线段组成，线段的端点即组成粒子的节点)；i =
1,2,.., η,表示第i个粒子，η≤I为种群数量；j = 1,2,.., m,表示某粒子的第j个节点，
m彡3为节点个数；令
权利要求
1.一种基于粒子群算法的自适应三维空间路径规划方法，环境数据为海底地形高程图，其特征在于，该方法包括以下步骤 步骤I，初始化參数，过程为 首先，在海底地形高程图的范围内随机初始化粒子
2.根据权利要求I所述的一种基于粒子群算法的自适应三维空间路径规划方法，其特征在于，步骤3中所述的排除算子@的确定过程为 首先，确定节点在xoy面内的映射所在的三角网格AA' B/ C/，该网格AA' B/ C/所对应的障碍物表面三点为A，B，C，沿z轴负方向观察A，B，C为逆时针排列，则网格AA' B' C'所对应的障碍物表面的法线方向;i为n = ABy.AC ;的方向指向障碍物外；然后，得到排除算子@为 当时，节点 < 在障碍物内，当时，节点 < 在障碍物外。
全文摘要
本发明提出一种基于粒子群算法的自适应三维空间路径规划方法，针对海底地形高程图。首先初始化粒子的空间位置和位移，在初始化空间位置时进行了维度重构，初始化第一代粒子所经过的最佳位置及群体当代所发现的最佳位置，然后更新粒子的下一代位移以及空间位置，在更新中引入吸引算子和排除算子，通过计算粒子的适应度，更新粒子下一代所经过的最佳位置以及种群所发现的最佳位置，反复更新粒子的位移以及空间位置，直到完成所要求的迭代次数。本发明方法对寻路环境没有特殊要求，在路径规划过程中的收敛速度、收敛精度及自适应性都得到了提高，并使粒子节点在空间中自由移动成为可能，增大了寻路的成功率，减少了路径规划的计算量。
文档编号G06T17/05GK102722749SQ20121017800
公开日2012年10月10日 申请日期2012年6月1日 优先权日2012年6月1日
发明者刘利强, 戴运桃, 范志超 申请人:哈尔滨工程大学