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摘要
本文将混沌理论与遗传算法结合起来,提出了一种新的混沌遗传算法来解决机器人路径规划问题。首先,通过将障碍物进行"膨化"处理以简化避障的运算,然后,将混沌优化的遍历性和随机性特点引入到遗传算法,防止和克服了进化过程中的早熟收敛情况。仿真试验表明,在未知环境下本文设计的算法能够规划出更加优化的路径,并能实现安全避障。
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本文将混沌理论与遗传算法结合起来,提出了一种新的混沌遗传算法来解决机器人路径规划问题。首先,通过将障碍物进行"膨化"处理以简化避障的运算,然后,将混沌优化的遍历性和随机性特点引入到遗传算法,防止和克服了进化过程中的早熟收敛情况。仿真试验表明,在未知环境下本文设计的算法能够规划出更加优化的路径,并能实现安全避障。
