A new approach to smooth path planning of mobile robot based on quartic Bezier transition curve and improved PSO algorithm

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作者
Lin Xu,Maoyong Cao,Baoye Song
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:473: 98-106 被引量:65
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2021.12.016
摘要

In this paper, a new approach is proposed for the smooth path planning of mobile robot based on a new quartic Bezier transition curve and an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm. First, a dedicatedly constructed quartic Bezier transition curve with three overlapped control points is developed to fulfil the G3-continuity of the smooth path at the joints of the path segments, so as to guarantee the high-order smoothness of the path for the movement of mobile robot. Then, the smooth path planning of mobile robot is formulated mathematically as an optimization problem under several criteria and constraints of the smooth path, e.g. length, smoothness, safety and robot kinematics. Furthermore, an improved PSO with adaptive weighted delay velocity (PSO-AWDV) algorithm is presented for the optimization problem of smooth path planning, where the parameter relationship to ensure the convergence of PSO-AWDV is derived through the stability analysis of the algorithm. Finally, several simulation experiments are carried out to confirm the effectiveness and superiority of the proposed new approach combined with the new quartic Bezier transition curve and the improved PSO-AWDV algorithm.
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