来源：期刊VIP网 时间：
作者：吴静松;耿振铎;
单位：安阳工学院计算机科学与信息工程学院;河南师范大学物理学院;
摘要：针对移动机器人避障过程中行驶路径长、寻路速度慢等问题，提出了一种改进反向传播-比例-积分-微分（BP-PID）控制器，并对移动机器人避障效果进行仿真验证。利用移动机器人在二维坐标系的避障简图，得出了移动机器人运动方程式。引用比例-积分-微分（PID）控制器和3层BP神经网络结构，利用BP神经网络的学习能力调整PID控制器参数。引用粒子群算法进行改进，通过改进粒子群算法在线优化BP-PID控制器，确保移动机器人BP-PID控制器收敛于全局最优值，从而使移动机器人避障效果更好。在不同环境中，采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真，比较改进前和改进后的移动机器人避障效果。结果显示：在不同环境中，改进前和改进后的BP-PID控制器均能使移动机器人安全地躲避障碍物；但是采用改进的粒子群算法优化BP-PID控制器，可以使移动机器人运动路径更短，迭代次数更少，搜索时间更短。采用改进BP-PID控制器，能够提高移动机器人避障过程中寻路速度，缩短行驶路径，效果更好。
关键词：移动机器人;;BP神经网络;;PID控制器;;改进粒子群算法;;避障;;仿真
基金资助：2021年河南省科技厅科技攻关资助项目（212102210560）;; 2020校科研培育基金资助项目（YPY2020013）
