基于遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法的研究.pdf

1、智能移動(dòng)機(jī)器人是指無需人工干預(yù)，可以自主完成行駛?cè)蝿?wù)的車輛。路徑規(guī)劃是機(jī)器人技術(shù)研究領(lǐng)域中的核心問題，它的任務(wù)就是在具有障礙物的環(huán)境中，尋求一條從已知起點(diǎn)到已知終點(diǎn)的具有最低代價(jià)的無碰路徑。遺傳算法是建立在自然選擇和群體遺傳學(xué)基礎(chǔ)上的隨機(jī)、迭代和進(jìn)化過程，是路徑規(guī)劃研究領(lǐng)域中的一種十分有效的算法。 本文首先從理論上討論了移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的方法，在對(duì)各種路徑規(guī)劃方法進(jìn)行優(yōu)缺點(diǎn)比較后，選擇遺傳算法來解決移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃問題。然

2、后，通過對(duì)遺傳算法的深入研究，針對(duì)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)環(huán)境中的機(jī)器人路徑規(guī)劃問題，本文提出了基于遺傳算法的解決方案。在遺傳算子的設(shè)計(jì)中，加入了平滑、插入和刪除算子來補(bǔ)充基本算子的不足，同時(shí)采用變異率和交叉率的自適應(yīng)調(diào)整方法對(duì)遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化。通過加入新的算子和自適應(yīng)調(diào)整方法可以使得算法更加完善，解決進(jìn)化過程中因陷入局部極小值而不能到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的問題。最后，在三種復(fù)雜程度不同的靜態(tài)環(huán)境下，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析，討論了不同的適應(yīng)度參數(shù)對(duì)路徑