基于遗传算法的静态环境全局路径规划

被引：34

作者：

陈华华

杜歆

顾伟康

机构：

[1] 浙江大学信息与电子工程系

[2] 浙江大学信息与电子工程系浙江杭州

[3] 浙江杭州

来源：

浙江大学学报(理学版) | 2005年 / 01期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

机器人; 遗传算法; 全局路径规划; 神经网络; 适应度函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242.6 [智能机器人];

学科分类号：

081104 ;

摘要：

静态环境中移动机器人全局路径规划一直是路径规划中的一个重要问题.作者提出了基于遗传算法的静态环境下机器人全局路径规划方法.该方法首先提出机器人工作空间中环境信息的神经网络模型,并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系,然后将需规划的路径的二维编码简化成一维编码,并把免碰撞要求和最短路径要求融合成一个适应度函数.通过对算法进行实验仿真表明,提出的全局路径规划方法是正确和有效的.

引用

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