一种基于竞争学习机制与改进人工势场法的移动机器人路径规划方法

一种基于竞争学习机制与改进人工势场法的移动机器人路径规划方法，属于移动机器人自主导航技术领域，步骤：1)建立移动机器人的运动学模型；2)为满足实际运动避障要求，考虑移动机器人与障碍物的物理尺寸，设置避障圆并求解避障圆半径；3)构建改进的人工势场模型，设置引力场和斥力场函数；4)设计触发式随机扰动机制，当检测到移动机器人陷入局部极小值时，采用随机位置更新策略帮助移动机器人脱困；5)建立竞争学习粒子群优化框架，实施分层竞争学习策略，优化人工势场法参数；6)执行路径规划，使移动机器人能成功规划出长度和平滑度最优的路径。本发明能够解决人工势场法在面对不同情况障碍物环境时实用性差，无法规划出可行路径的问题。