第1期 蒲兴成，等：细菌趋化行为的移动机器人路径规划 .75. 3种方法都要好，而且路径也相对较平滑。 rium-inspired robots for environmental monitorng C//Pro- 表412个圆形障碍物环境下的路径性能比较 ceedings of the 2006 IEEE International Conference on Ro- Table 4 Path performance comparison of different meth- botics and Automation.New Orleans,USA,2004:1436- 1443. ods in 12-obstacle environment [8]COELHO L D S,SIERAKOWSKI C A.Bacteria colony ap- 方法 路径长度/cm 路径安全性 proaches with variable velocity applied to path optimization 本文方法 159.20 较好 of mobile robots[C]//ABCM Symposium Series in Mecha- GA[] 205.46 较差 tronics.Rio de Janeiro,Brazil:ABCM,2006.2:297-304. PSO[9] 149.47 较差 [9]SIERAKOWSKI C A,COELHO L S.Study of two swarm in- BFOt] 152.35 中等 telligence techniques for path planning of mobile robots 从表4的数据还可以看出，虽然文献[9]中的 [C]//Proceedings of the 16th IFAC World Congress. 方法在规划的路径长度上占有一定的优势，但是这 Prague,Czech Republic,2005:1-6. 是在理想直线距离下得到的，当环境中障碍物增多 [10]SIERAKOWSKI C A,COELHO L S.Path planning optimi- zation for mobile robots based on bacteria colony approach 时，GA算法的路径长度还要变长。 [J].Advances in Soft Computing,2006,34:187-198. 4 结束语 [11]蒲兴成，张军，张毅.基于时变适应度函数的改进粒子群 算法及其在移动机器人路径规划中的应用[J]计算机 本文针对移动机器人路径规划问题，结合机器 应用研究，.2011,27(12)：4454-4456,4463. 人路径规划与细菌觅食趋化过程的相似性，提出了 PU Xingcheng,ZHANG Jun,ZHANG Yi.Path planning method for mobile robot based on particle swarm optimiza- 一种类似细菌趋化行为的移动机器人路径规划方 tion with time-varying fitness function[].Application Re- 法。通过实验结果与分析可知，本文方法成功地实 search of Computers,2010,27(12):4454-4456,4463. 现了移动机器人在高斯势场模型的障碍物环境下的 [12]蒲兴成，赵红全，张毅基于改进细菌趋化步长的移动机 路径规划任务，并在相同规模和大小的障碍物环境 器人路径规划方法研究[J]山东科技大学学报：自然科 学版，2012,31(4)：56-62. 下，本文方法规划的路径在实时性、安全性和平滑性 PU Xingcheng,ZHAO Hongquan,ZHANG Yi.Mobile robot 方面有了一定改进。另外，该方法只要知道机器人 path planning based on bacterial chemotaxis step[].Jour- 的目标点和自身的位置，通过设定一定的趋向和避 nal of Shandong University of Science and Technology:Nat- 障权重，便可以结合智能机器人的自身传感器技术， ural Science,2012,31(4):56-62. 在简单甚至复杂的环境下实现实时导航任务。 作者简介： 蒲兴成.男.1973年生，副教授.博 参考文献： 士，主要研究方向为非线性控制、随机 系统和智能控制等。主持和参与省部 [1]TSUJI T,SUZUKI M,TAKIGUCHI M,et al.Biomimetie con- 级基金项目8项，发表学术论文40余 trol based on a model of chemotaxis in escherichia coli].Ar- 篇，出版专著1部、教材1部。 tificial Life,2010.16(2):155-177. [2]PASSINO K M.Biomimicry of bacterial foraging for distribu- ted optimization and control[J].IEEE Control System Mag- 赵红全，男，1987年生，硕士研究 azine,2002,22(3):52-67. 生，主要研究方向为智能算法与机器人 [3]PASSINO K M.Bacterial foraging optimization[J].Interna- 控制。 tional Journal of Swarm Intelligence Research,2010,1 (1):1-16. [4]周雅兰.细菌觅食优化算法的研究与应用[J]计算机工 程与应用，2010,46(20)：16-21. ZHOU Yalan.Research and application on bacterial foraging 张毅，男，1966年生，教授，博士生 optimization algorithm[J].Computer Engineering and Ap- 导师，中国人工智能学会理事、青年工 plications,2010,46(20):16-21. 作委员会副主任、智能机器人专业委员 [5]BREMERMANN H J.Chemotaxis and optimization[J].Journal 会委员，中国计量测试学会高级会员， of The Franklin Institute,1974,297(5):397-404. 《机器人技术及其应用》杂志理事。主 [6]MULLER S D,AIRAGHI J,MARCHETTO S,et al.Opti- 要研究方向为智能服务机器人、信息无 mization based on bacterial chemotaxis[J].IEEE Transac- 障碍技术、智能人机交互技术。申请国家专利20余项，获得 tions on Evolutionary Computation,2002,6(1):16-29. 国家发明专利10余项，发表学术论文150余篇，其中被SCI、 [7]DHARIWAL A,SUKHATME G,REQUICHA A G.Bacte- EL、ISTP检索80余篇，出版专著2部，撰写教材4部。３ 种方法都要好，而且路径也相对较平滑。 表 ４ １２ 个圆形障碍物环境下的路径性能比较 Ｔａｂｌｅ ４ Ｐａｔｈ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｅｔｈ⁃ ｏｄｓ ｉｎ １２⁃ｏｂｓｔａｃｌｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ 方 法 路径长度／ ｃｍ 路径安全性 本文方法 １５９．２０ 较好 ＧＡ ［９］ ２０５．４６ 较差 ＰＳＯ ［９］ １４９．４７ 较差 ＢＦＯ ［９］ １５２．３５ 中等 从表 ４ 的数据还可以看出，虽然文献［９］ 中的 方法在规划的路径长度上占有一定的优势，但是这 是在理想直线距离下得到的，当环境中障碍物增多 时，ＧＡ 算法的路径长度还要变长。 ４ 结束语 本文针对移动机器人路径规划问题，结合机器 人路径规划与细菌觅食趋化过程的相似性，提出了 一种类似细菌趋化行为的移动机器人路径规划方 法。 通过实验结果与分析可知，本文方法成功地实 现了移动机器人在高斯势场模型的障碍物环境下的 路径规划任务，并在相同规模和大小的障碍物环境 下，本文方法规划的路径在实时性、安全性和平滑性 方面有了一定改进。 另外，该方法只要知道机器人 的目标点和自身的位置，通过设定一定的趋向和避 障权重，便可以结合智能机器人的自身传感器技术， 在简单甚至复杂的环境下实现实时导航任务。 参考文献： ［１］ＴＳＵＪＩ Ｔ， ＳＵＺＵＫＩ Ｍ， ＴＡＫＩＧＵＣＨＩ Ｍ， ｅｔ ａｌ． Ｂｉｏｍｉｍｅｔｉｃ ｃｏｎ⁃ ｔｒｏｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｈｅｍｏｔａｘｉｓ ｉｎ ｅｓｃｈｅｒｉｃｈｉａ ｃｏｌｉ［Ｊ］． Ａｒ⁃ ｔｉｆｉｃｉａｌ Ｌｉｆｅ， ２０１０， １６（２）： １５５⁃１７７． ［２］ＰＡＳＳＩＮＯ Ｋ Ｍ． Ｂｉｏｍｉｍｉｃｒｙ ｏｆ ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｆｏｒａｇｉｎｇ ｆｏｒ ｄｉｓｔｒｉｂｕ⁃ ｔｅｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ Ｍａｇ⁃ ａｚｉｎｅ， ２００２， ２２（３）： ５２⁃６７． ［３］ＰＡＳＳＩＮＯ Ｋ Ｍ． Ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｆｏｒａｇｉｎｇ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａ⁃ ｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｗａｒｍ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２０１０， １ （１）： １⁃１６． ［４］周雅兰．细菌觅食优化算法的研究与应用［ Ｊ］．计算机工 程与应用， ２０１０， ４６（２０）： １６⁃２１． ＺＨＯＵ Ｙａｌａｎ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｎ ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｆｏｒａｇｉｎｇ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ［ Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐ⁃ ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ２０１０， ４６（２０）： １６⁃２１． ［５］ＢＲＥＭＥＲＭＡＮＮ Ｈ Ｊ． Ｃｈｅｍｏｔａｘｉｓ ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｈｅ Ｆｒａｎｋｌｉｎ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ， １９７４， ２９７（５）： ３９７⁃４０４． ［６］ＭＵＬＬＥＲ Ｓ Ｄ， ＡＩＲＡＧＨＩ Ｊ， ＭＡＲＣＨＥＴＴＯ Ｓ， ｅｔ ａｌ． Ｏｐｔｉ⁃ ｍｉｚａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｃｈｅｍｏｔａｘｉｓ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃ⁃ ｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ， ２００２， ６（１）： １６⁃２９． ［７］ＤＨＡＲＩＷＡＬ Ａ， ＳＵＫＨＡＴＭＥ Ｇ， ＲＥＱＵＩＣＨＡ Ａ Ｇ． Ｂａｃｔｅ⁃ ｒｉｕｍ⁃ｉｎｓｐｉｒｅｄ ｒｏｂｏｔｓ ｆｏｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｍｏｎｉｔｏｒｎｇ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏ⁃ ｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２００６ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏ⁃ ｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｎｅｗ Ｏｒｌｅａｎｓ， ＵＳＡ， ２００４： １４３６⁃ １４４３． ［８］ＣＯＥＬＨＯ Ｌ Ｄ Ｓ， ＳＩＥＲＡＫＯＷＳＫＩ Ｃ Ａ． Ｂａｃｔｅｒｉａ ｃｏｌｏｎｙ ａｐ⁃ ｐｒｏａｃｈｅｓ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｂｌｅ ｖｅｌｏｃｉｔｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｐａｔｈ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ［Ｃ］ ／ ／ ＡＢＣＭ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ Ｓｅｒｉｅｓ ｉｎ Ｍｅｃｈａ⁃ ｔｒｏｎｉｃｓ． Ｒｉｏ ｄｅ Ｊａｎｅｉｒｏ， Ｂｒａｚｉｌ： ＡＢＣＭ， ２００６， ２： ２９７⁃３０４． ［９］ＳＩＥＲＡＫＯＷＳＫＩ Ｃ Ａ， ＣＯＥＬＨＯ Ｌ Ｓ． Ｓｔｕｄｙ ｏｆ ｔｗｏ ｓｗａｒｍ ｉｎ⁃ ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｆｏｒ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ［ Ｃ ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ １６ｔｈ ＩＦＡＣ Ｗｏｒｌｄ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ． Ｐｒａｇｕｅ， Ｃｚｅｃｈ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ， ２００５： １⁃６． ［１０］ＳＩＥＲＡＫＯＷＳＫＩ Ｃ Ａ， ＣＯＥＬＨＯ Ｌ Ｓ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｐｔｉｍｉ⁃ ｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂａｃｔｅｒｉａ ｃｏｌｏｎｙ ａｐｐｒｏａｃｈ ［Ｊ］． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｓｏｆｔ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ２００６， ３４： １８７⁃１９８． ［１１］蒲兴成，张军，张毅．基于时变适应度函数的改进粒子群 算法及其在移动机器人路径规划中的应用［ Ｊ］．计算机 应用研究， ２０１１， ２７（１２）： ４４５４⁃４４５６， ４４６３． ＰＵ Ｘｉｎｇｃｈｅｎｇ， ＺＨＡＮＧ Ｊｕｎ， ＺＨＡＮＧ Ｙｉ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａ⁃ ｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｔｉｍｅ⁃ｖａｒｙｉｎｇ ｆｉｔｎｅｓｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ［Ｊ］． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅ⁃ ｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ， ２０１０， ２７（１２）： ４４５４⁃４４５６， ４４６３． ［１２］蒲兴成，赵红全，张毅．基于改进细菌趋化步长的移动机 器人路径规划方法研究［Ｊ］．山东科技大学学报：自然科 学版， ２０１２， ３１（４）： ５６⁃６２． ＰＵ Ｘｉｎｇｃｈｅｎｇ， ＺＨＡＯ Ｈｏｎｇｑｕａｎ， ＺＨＡＮＧ Ｙｉ． Ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｃｈｅｍｏｔａｘｉｓ ｓｔｅｐ［Ｊ］． Ｊｏｕｒ⁃ ｎａｌ ｏｆ Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ： Ｎａｔ⁃ ｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ， ２０１２， ３１（４）： ５６⁃６２． 作者简介： 蒲兴成，男，１９７３ 年生，副教授，博 士，主要研究方向为非线性控制、随机 系统和智能控制等。 主持和参与省部 级基金项目 ８ 项，发表学术论文 ４０ 余 篇，出版专著 １ 部、教材 １ 部。 赵红全，男，１９８７ 年生，硕士研究 生，主要研究方向为智能算法与机器人 控制。 张毅，男，１９６６ 年生，教授，博士生 导师，中国人工智能学会理事、青年工 作委员会副主任、智能机器人专业委员 会委员，中国计量测试学会高级会员， 《机器人技术及其应用》 杂志理事。 主 要研究方向为智能服务机器人、信息无 障碍技术、智能人机交互技术。 申请国家专利 ２０ 余项，获得 国家发明专利 １０ 余项，发表学术论文 １５０ 余篇，其中被 ＳＣＩ、 ＥＩ、ＩＳＴＰ 检索 ８０ 余篇，出版专著 ２ 部，撰写教材 ４ 部。 第 １ 期 蒲兴成，等：细菌趋化行为的移动机器人路径规划 ·７５·