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动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数.采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作.针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收

第 1 7卷

第 1期

集美大学学报 (自然科学版 ) Ju a o m i nvrt( a r cec ) or l f ie U iesy N t a Sine n J i ul

V0 . 7 No 1 11 .

21 0 2年 1月

J n 01 a .2 2

[文章编号]10 7 0 (0 2 0— 0 0— 5 0 7— 4 5 2 1} 1 0 6 0

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划 廖卫强,周宣达 (集美大学轮机工程学院,福建厦门 3 12 ) 6 0 1

[要】为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用摘序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算

法个体评价函数 .采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作 .针对遗传算法易 陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优 .仿真结果表明:该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的.

[关键词]足球机器人;径规划;障;路避遗传算法 [中图分类号]T 8 . P3 9 1[文献标志码]A

S c e b tPa h p a n n s d o n t o c r Ro o t - ln i g Ba e n Ge ei c Alo ih si n m i g rt m n Dy a c Envr n e t io m n L AO W e— i n,Z I i ag q HO Xu n d U a - a

( r eE g er gIstt,J e U vri,X a e 60 1 hn ) Mai ni ei tue i i n e t n n n ni m i sy i n3 12,C i m a

Ab t a t I h y a c e vr n n, s c e o o y a c p t l n i g i i iu t p o lm o sr c: n t e d n mi n i me t o c r r b t d n mi ah p a n n s a d f c l r b e t o f s le T e p p r r p s d a meh d o ah p a n n a e n g n t rt me i . T e r b t a u p s d t o v . h a e o o e to f t ln i gb s d o e e i a i p p c h t c h o o ss p o e

w o mo e i w— i n in lw r s a e wi o b tce n i T e g‘s w r s d t i rt h w— i v n a t o d me so a o k p c t s me o sa l s i t h nd e e u e o d s ee t e t o d— h . c me so a r s a e S q e c u e f e d wa s d t o e t e mo i g p t ft e r b t T e s— n in l wo k p c . e u n e n mb ro h t s u e o c d vn ah o o o . h e h h q e c u e ss e n d t a n d c re p n e n y o es q e c u e . T i p p rp e e t d u n e n mb rwa d f e t e o i h o o r s o d d t o l n e n e n mb r h s a e r s n e o u a d p i eg n t lo tm n t n b h c e s c e b t o l v ln e s o t s p t n v i n a a t e e i a g r h f ci, y w ih t o c r o o u d mo e a o g t h r t ah a d a o d v c i u o h r c h e o s ce . An y t e r u et h e e e t n, c i cd n—p i t r so e n o i e tt n, t e g— b t ls a d b h l t w e l lc o o e s i o n i e t o n o s v ra d c mb n d mua o c i h e n t p r t n w s c mpe e . F r t e d s d a tg f r s a c o v r e c f t e p e iu e ei lo e c o ea i a o ltd i o o h ia v na e o e e r h c n e g n e o r vo s g n t ag— h c rtm, r s r t n o e ai n a d r c n t c o p r t n w r d e o t esa d r e e i ag r h t k i h e t ai p r t n e o sr t n o e ai e e a d d t tn a d g n t lo t m ma e o o o ui o h c i o h lo t m o v r e t a go a t t e a g r h c n e g lb l p i m. T i lo

t m a e td i y a i n i n n s T e s l— i o o mu h s ag r h w stse n d n i m c e v r me t. h i a o mu t n e p r n s s o e a i lo t m s a l o p a et r a a i l n u a ia e e ef c i x e me t h w d t t sa g rh wa b e t ln a b t t r p dy a d t sv l td t f— o i h t h i e ph h d h e tv n s ft e p o o e p o a h. ie e s o r p s d a pr c h

Ke r s s c e b t; p t l n i g o sa l - v i a c y wo d: o c rr o s a p a n n; b t ce a od n e;g n t g r h o h e e c a o t ms i l i

O引言 路径规划是足球机器人导航中最重要的任务之一.实现足球机器人的路径规划主要任务是实时地获取工作环境中的动态信息,并且做出正确决策,快速找到最优或次优路径.路径规划的典型方法有 [收稿日]2 1 - 6 0期 01 0— 9[回日期]21— 1 2修 01 1—3[作者简介]廖卫强 (96,男,讲师,士, 17一)硕从事计算机智能控制、机器人决策等方面研究

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

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