一种改进的机器人路径优化算法

作者：闫雪超; 童东兵^*; 陈巧玉

来源：传感器与微系统, 2020, 39(02): 109-112.

DOI：10.13873/j.1000-9787(2020)02-0109-04

• 路径规划
• 栅格法
• 变异算子
• 改进遗传算法

针对遗传算法(GA)的早熟收敛和随机变异导致不可行路径的问题,提出一种用于机器人路径规划的改进遗传算法。采用一种新的变异算子,根据总体适应度调整突变节点,保证突变产生可行路径,从而提高种群多样性,避免过早收敛。首先,采用栅格法建立机器人路径规划模型。其次,优化初始种群,得到不包含与障碍物相交的初始种群。最后,在适应度函数中引入惩罚函数系数,对不可行路径给予高惩罚,确保算法工作在可行路径。仿真结果表明:所提算法不仅优于传统遗传算法,还优于某些改进的遗传算法。并且可以在静态、动态环境下实现全局和局部路径规划,得到机器人最优或次优路径。

• 单位
  数学学院; 上海立信会计金融学院; 上海工程技术大学