论文摘要
移动机器人是一个集多种功能于一体的综合系统。移动机器人的路径规划是机器人研究领域的一个重要组成部分,也是研究热点。它的目的是要在有障碍物的环境中按照某些优化指标找到近似最优的无障碍路径。本文通过对改进的遗传算法和粒子群算法分别进行研究,找到较好的路径规划方法。首先论述了移动机器人路径规划的一般概念,特点,分类以及几种常见的路径规划方法。其次,通过对遗传算法的深入研究,提出了基于改进遗传算法的解决方案。即通过可变长度的染色体编码方式,交叉算子和变异算子的设计,染色体的平滑和优化处理以及自适应参数调整等方法对路径进行优化。解决进化过程中因陷入局部极小值而不能到达目标点的问题。然后,对标准粒子群算法进行了改进,在线性改变惯性权重的同时,建立机器人工作空间障碍物顶点模型,根据障碍物顶点信息,构造一个移动机器人从起点到目标点的无碰距离约束函数,把离散问题变为连续问题,引入罚函数将上述问题转换为无约束优化问题,并将一些无效的粒子重新初始化为有效的随机粒子,这样做有助于扩大搜索范围,防止算法陷入局部最优解,最后用改进的粒子群算法对此路径进行优化,得到全局最优路径。在仿真部分,首先讨论不同的适值参数对路径规划结果的影响。然后在三种复杂程度不同的静态环境下对两种算法进行Matlab仿真并对仿真结果进行分析。针对改进遗传算法,进行了动态路径规划仿真。实验结果证明了算法的合理性和有效性。
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