针对在多约束条件下移动机器人在路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,充分考虑路径长度、平滑度以及困难度这3种因素的影响,通过分析多约束条件下遗传算法在初始化种群时计...针对在多约束条件下移动机器人在路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,充分考虑路径长度、平滑度以及困难度这3种因素的影响,通过分析多约束条件下遗传算法在初始化种群时计算方法的不足,提出利用SPS(surrounding point set)算法,通过在障碍物周围生成点来产生初始路径,以提高算法快速生成初始种群的能力;增加平滑算子和删除算子,删除相对最终路径而言不必要的点,同时使路径更加平滑;结合小生境法以保持种群多样性,避免出现算法早熟现象。仿真结果表明,改进后的算法在路径长度,路径平滑度以及路径困难度方面均有一定的优势,同时算法的收敛速度也略有提高。展开更多
文摘针对在多约束条件下移动机器人在路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,充分考虑路径长度、平滑度以及困难度这3种因素的影响,通过分析多约束条件下遗传算法在初始化种群时计算方法的不足,提出利用SPS(surrounding point set)算法,通过在障碍物周围生成点来产生初始路径,以提高算法快速生成初始种群的能力;增加平滑算子和删除算子,删除相对最终路径而言不必要的点,同时使路径更加平滑;结合小生境法以保持种群多样性,避免出现算法早熟现象。仿真结果表明,改进后的算法在路径长度,路径平滑度以及路径困难度方面均有一定的优势,同时算法的收敛速度也略有提高。
