基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

一种多火星飞行器路径规划方法

为解决多火星飞行器的协同路径规划问题,针对经典路径规划方法的局限性,提出基于改进鸽群优化算法的新型多机协同路径规划方法;同时为了提高路径规划问题的全局求解能力以及最优解质量,克服标准鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)算法易陷入局部最优,收敛精度低的问题,提出一种改进鸽群优化算法...