□ 張偉忠 江蘇蘇州國(guó)家糧食儲(chǔ)備庫(kù)有限公司

文章首先對(duì)混沌粒子群優(yōu)化算法及粒子濾波方法存在的缺陷進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹，繼而對(duì)混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法進(jìn)行詳細(xì)闡述，最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)的方式證明，利用混沌粒子群優(yōu)化算法可有效改善粒子濾波，提升智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人全局定位效率，值得在實(shí)踐中推廣使用。

表1 三種方法仿真實(shí)驗(yàn)濾波性能比較

前言

全局定位技術(shù)是研發(fā)智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，在應(yīng)用過(guò)程中對(duì)精度的要求較高。為進(jìn)一步提升智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人全局定位的精度，本研究通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)的方式，探究利用混沌粒子群優(yōu)化算法改善粒子濾波的效果，以下為具體研究?jī)?nèi)容。

混沌粒子群優(yōu)化算法及粒子濾波方法缺陷分析

粒子群優(yōu)化算法是目前十分先進(jìn)的一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，鳥(niǎo)群的捕食行為是其基礎(chǔ)原型。本研究擬采用混沌粒子群優(yōu)化算法彌補(bǔ)粒子濾波方法存在的缺陷。在保障粒子集收斂性的基本原則不變的前提下，通過(guò)將混沌擾動(dòng)機(jī)制引入其中，利用混沌遍歷性和隨機(jī)性提升粒子的遍歷性以及種群的多樣性，從而持續(xù)為速度放緩粒子提供搜尋可行解的能力。

子濾波方法的理論基礎(chǔ)為貝葉斯濾波原因，本質(zhì)上為一種利用系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)狀態(tài)的先驗(yàn)概率密度，繼而通過(guò)對(duì)已知觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的修正，從而獲取后驗(yàn)概率密度的一種方法。子濾波方法存在的主要缺陷集中在兩個(gè)方面，其一為粒子本身缺乏，其二為實(shí)際效率較低，極易導(dǎo)致預(yù)估計(jì)的失敗。

混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法

首先，混沌粒子群優(yōu)化算法可基于自身的自適應(yīng)能力改變權(quán)重值，均衡混沌粒子群優(yōu)化算法的局部搜索能力以及全局搜索能力，繼而提升粒子的收斂速度，避免粒子陷入局部最優(yōu)的困境中，從而實(shí)現(xiàn)在較短的時(shí)間內(nèi)完成全局的精準(zhǔn)定位。粒子濾波方法則是自身通過(guò)不斷更新粒子的位置和權(quán)重值的方式，最大限度逼近系統(tǒng)真實(shí)后驗(yàn)概率的分布情況。然后，在混沌粒子群優(yōu)化算法中具備最適應(yīng)度值的粒子即最優(yōu)值點(diǎn)的粒子，在粒子濾波方法中則是系統(tǒng)中最有可能狀態(tài)粒子所具備的一個(gè)最大權(quán)重值。最后，在混沌粒子群優(yōu)化算法和粒子濾波方法內(nèi)都存在著彼此的運(yùn)行機(jī)制。在粒子濾波方法中，粒子自身會(huì)基于運(yùn)動(dòng)模型更新自己的位置，然后再通過(guò)觀測(cè)模型的方式實(shí)現(xiàn)自身權(quán)重值的更新。在混沌粒子群優(yōu)化算法中的每個(gè)粒子則是通過(guò)個(gè)體最優(yōu)和全局最優(yōu)值的方式，來(lái)不斷實(shí)現(xiàn)位置和速度的更新。

仿真實(shí)驗(yàn)

仿真設(shè)計(jì)

本研究設(shè)計(jì)了如公式1、公式2所示的粒子濾波方法和混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法比較系統(tǒng)，將其置于不同噪聲環(huán)境下的一維非線性系統(tǒng)中進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

其中，r取值為(0,1)，噪聲方差R=1，過(guò)程噪聲方差Q=10。在仿真實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，粒子數(shù)目選擇500，迭代次為100，時(shí)間步長(zhǎng)取50。均方根誤差計(jì)算公式如公式（3）所示：

將兩者置于相同的情況之下，期望估算的精度越高，則均方根誤差越小。選擇標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行估計(jì)，從混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法的估算效果可知，其效果要明顯優(yōu)于粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法和粒子濾波方法。表1為具體的仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，可見(jiàn)混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法在均方根誤差以及運(yùn)行時(shí)間方面都具備更大的優(yōu)勢(shì)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

將混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法具體應(yīng)用到智能機(jī)器人的全局定位中，同時(shí)將粒子濾波方法、粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法置于同條件下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。在實(shí)驗(yàn)的過(guò)程中，設(shè)定機(jī)器人在周期環(huán)境信息的感知上使用SICK二維激光傳感器。觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法可以十分快速地收斂到機(jī)器人在其實(shí)際中的位置周圍。粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法的表現(xiàn)則相對(duì)較差，傳統(tǒng)的粒子濾波方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，不能在很短的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)收斂，甚至還出現(xiàn)了輕微的發(fā)散情況，可見(jiàn)混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法對(duì)于智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人的全局定位具有很好的效果。

結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)的方式，就粒子濾波方法、粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法、混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法三種智能倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人全局定位效果進(jìn)行了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明混沌粒子群優(yōu)化算法與粒子濾波融合計(jì)算方法在均方根誤差、運(yùn)行時(shí)間以及全局定位效果方面都具備更大的優(yōu)勢(shì)，值得在實(shí)踐中推廣使用。