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La planification de chemin est une partie importante du système de contrôle de navigation des robots mobiles, car elle joue un rôle décisif dans la capacité des robots mobiles à réaliser leur autonomie et leur intelligence. L'algorithme de nuée de particules peut résoudre efficacement le problème de planification de chemin d'un robot mobile, mais l'algorithme de nuée de particules traditionnel présente des problèmes de chemins trop longs, de pauvre capacité de recherche globale et de capacité de développement local. De plus, l'existence d'obstacles rend l'environnement réel plus complexe, ce qui impose des exigences plus strictes sur la capacité d'adaptation à l'environnement, la précision de planification de chemin et l'efficacité de planification de chemin des robots mobiles. Dans cette étude, un algorithme de nuée de particules basé sur un champ potentiels artificiels (apfrPSO) a été proposé. Tout d'abord, la méthode génère des chemins de planification pour le robot en ajustant le paramètre de poids d'inertie et en classant le vecteur de position des particules (rPSO), et ensuite, la méthode de champ potentiel artificiel est introduite. À travers des expériences numériques comparatives avec d'autres algorithmes de pointe, les résultats montrent que l'algorithme proposé est très compétitif.
Li et al. (Sat,) ont étudié cette question.