基于改进遗传算法的狭窄空间路径规划

被引：82

作者：

卢月品 ^{[1
]}

赵阳 ^{[2
]}

孟跃强 ^{[3
]}

刘佳 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国电子信息产业发展研究院

[2] 北京科技大学机械工程学院

[3] 洛阳尚凯电气自动化设备有限公司

[4] 北京科技大学土木与环境工程学院

来源：

计算机应用研究 | 2015年 / 32卷 / 02期

关键词：

狭窄空间路径规划; 改进遗传算法; 全局通行度; 路径安全度; 时间复杂度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP242 [机器人];

学科分类号：

140102 [集成电路设计与设计自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

针对室内或地下等狭窄而复杂环境下的移动机器人全局路径规划,提出了一种基于Dijkstra算法的改进遗传算法路径规划策略,以解决传统遗传算法在狭窄环境下难以有效初始化的问题。首先借助Dijkstra算法得出基准路径,然后以此基准路径为基础,通过改进的编码方式与搜索空间进行初始种群的编码,最后通过遗传算法获得最优路径。提出了全局通行度和路径安全度的概念,用来评估当机器人不可视为质点时的环境状态与路径优劣。仿真实验结果表明,与传统遗传算法和人工势场法相比,本方法在保证路径距离较短的情况下,能使路径安全度提高50%以上,或者将时间复杂度降低一半以上,表明了所提方法的实用性和有效性。

引用

页码：413 / 418

页数：6

共 7 条

[1]

遗传算法编码方案比较 [J].