基于改进遗传算法的移动机器人全局路径规划

作者：徐兴; 俞旭阳; 赵芸; 刘成星; 吴祥

来源：计算机集成制造系统, 2021, 1-20.

• 移动机器人
• 路径规划
• 遗传算法
• 灾变策略
• A*算法

针对遗传算法在路径规划中存在收敛速度过慢、极易早熟、非必要转向次数过多等问题，提出了基于灾变策略的改进遗传算法。首先，设计一种区域必经点选择策略产生优质初始种群，提高了算法前期收敛速度；引入并改进“灾变”策略，防止早熟的同时增加种群多样性，减小种群规模提高计算速度；并设计一种内嵌A*算法的动态变异算子，提高了算法后期的局部搜索能力；采用多约束条件的适应度函数，提高了路径的平滑度。经仿真结果证明，相比于GA、IAGA（improved adaptive genetic algorithm）和HHACO（Heuristic communication Heterogeneous dual population Ant Colony Optimization algorithm）算法，改进算法能更好地避免早熟，缩短寻路时间，搜索到更优的路径。最后将算法应用于ROS平台，经导航试验证明，改进算法有效可行，能显著提升移动机器人的稳定性和效率。

• 单位
  浙江科技学院; 电子工程学院