基于改进遗传算法和改进人工势场法的复杂环境下移动机器人路径规划

摘要：

为了提高移动机器人在复杂环境下的路径规划能力,通过双层路径规划思想研究了移动机器人路径规划问题.用栅格法对机器人工作环境进行建模,首先采用改进的遗传算法进行全局路径规划,解决了由于交叉概率和变异概率选择不当导致最优个体丢失的问题;然后在规划好的全局路径的基础上利用改进的人工势场法进行局部动态避障,解决了局部极小点问题.结果表明:静态环境下,采用改进遗传算法规划出的最优路径,与传统遗传算法相比其长度缩短了1.47 m,收敛速度加快;动态环境下,采用改进人工势场法进行路径规划,所用时间与基本人工势场法相比缩短了7.24 s;复杂环境下,移动机器人采用双层路径规划思想能够规划出一条优化路径.可见改进后的算法是有效的.

关键词：移动机器人、自适应概率公式、局部极小点问题、双层路径规划

所属期刊栏目：18

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：山东省重点研发计划2017CXGC0925

在线出版日期：2019-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：79-85