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《采摘机械手自动避障路径规划技术遗传算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、机械臂自动路径避障快速搜索树法和遗传算法1.2机械臂路径规划方法介绍1.2.1快速搜索树法快速搜索树法（Rapidly-exploringrandomtrees,简称为RRT）,该算法是LAVALLE于1998年主要用于解决高维空间内的路径搜索问题而首次提出的，该算法的基木思想是：在搜索空间中，从初始点开始生长搜索树，利用随机采样技术引导搜索树的扩充，直到搜索树到达目标点为止。该算法具体实现过程可描述如下。1）从初始点仏出发产生搜索树T，并将％,作为搜索树的根节点。2）以一定的概率在未访问的位形空间内随机采样位姿点仏作为目标
2、节点，用于引导搜索树的扩充。3）从己经产生的搜索树几点中选择出距离0标节点最近的节点。4）利用函数/（qnearest,qtcJ从对0胃^朝着％r方向进行扩充并产生新的节点％如果在扩充过程屮遇到障碍物，则停止本次扩充，进入下一次随机选点过程，依次重复上述过程，直至连接到目标位姿点为止。如果在扩充过程中遇到障碍物，则停止本次扩充，进入下一次随机选点过程,依次重复上述过程，直至连接到目标位姿点为止。1.2.2遗传算法遗传算法（GeneticAlgorithm简称为GA）最早是由密执根大学的JohnH.Hollnad教授提出来的。
3、这种算法的创建依据是达尔文的生物进化论，它可用于解决诸如机器学习、控制及函数的优化等许多方面的问题。该算法巧妙地引入进化论中适者生存，不适者淘汰的概念，模仿生物遗传及进化的过程步骤，引入了如选择、复制、交叉重组和变异等方法。基木的遗传算法分为复制和交叉重组两个步骤进行:复制就是对一组参数集中的每个参数集,根据其性能的好坏按概率进行复制。所复制出的参数集为交叉重组做准备。而交叉重组，就是将两个参数集的某一部分进行互换，产生一些新的参数集。复制和交叉重组后，通过优胜劣汰的机制，将性能坏的参数集淘汰。从而改变了参数集的性能，然后，
4、用新的参数集再进行新一轮的复制和交叉重组。该算法实现步骤为：首先随机产生若干群体,群体中个体的适应度值通过适应度函数来计算，从而评估每个成员，根据适应度低的染色体受到抑制，适应度高的染色体得到继承的原则，选择各个个体所对应的染色体，接着利用交叉、变异等遗传算子对个体进行遗传操作，得到新一代的群体选择：按照一定的规则，选择第f代群体7^^1中的一些优良个体，并将这些个体遗传到下一代群体U中。交叉：将群体屮的个体随机地搭配成对，对形成的每一对个体，以交叉概率交换它们之间的染色体。变异：对群体^^中的每个个体，以变异概率改变某一个
5、或者某些等位基因值。如此反复操作，向着更优解的方向不断进化，最终得到的群体满足收敛条件并且最适应问题环境，从而得到最优解。遗传算法的实现主要包括参数编码、设定初始种群、设计适应度函数、遗传操作、设定算法控制参数和处理约束条件。参考文献111王玉飞.基于位置信息的果实采摘机械手路径规划研究ID1.江苏大学，2011.[2]GohShyChyanS.GPonnambalam.ObstacIeavoidancecontrolofredundantrobotsusingvariantsofparticleswarmoptimizat
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