科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对传统遗传算法在规划自动导引小车（Automated Guided Vehicle，AGV）路径时易陷入局部最优、收敛慢且路径长度非最短等问题，提出了一种融合人工势场法和模拟退火思想的改进遗传算法。首先，结合人工势场法设计了一种引导式初始种群生成策略，提高算法的初始化速度；然后，将转角大小、非必要转向次数等约束条件加入到适应度函数中，提升了路径的平滑性；基于模拟退火算法对选择算子进行改进，增强了全局搜索能力；引入编辑距离筛选交叉前的个体，防止无效交叉；添加删除算子解决冗余节点问题，获得了较短路径。最后，试验仿真结果表明，改进后的算法规划的路径长度较短、收敛效果较好、有效防止了算法陷入局部最优。后经ROS机器人操作平台验证，搜索到的路径更具有优势，在一定程度上证明了改进算法的有效性和可行性。
- 单位
