动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的方法new

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1、第ux卷第w期机器人∂²¯quxo²qwΡΟΒΟΤussv年z月∏¯¼oussv文章编号}tssu2swwykussvlsw2svuz2swΞ动态环境中基于遗传算法的移动机器人路径规划的方法刘国栋o谢宏斌o李春光k江南大学通信与控制工程学院江苏无锡utwsvyl摘要}动态环境中o移动机器人的动态路径规划是一个较难解决的课题q本文提出一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法q该方法采用实数编码的方法o有明确物理意义的适应度函数o以加快实时的运算速度和提高运算精度q该方法充分挖掘可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力q通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规划能力q关键词}

2、机器人~遗传算法~路径规划中图分类号}×°uw文献标识码}ΜΕΤΗΟΔΟΦΜΟΒΙΛΕΡΟΒΟΤΠΑΤΗΠΛΑΝΝΙΝΓΙΝΔΨΝΑΜΙΧΕΝςΙΡΟΝΜΕΝΤΒΑΣΕΔΟΝΓΕΝΕΤΙΧΑΛΓΟΡΙΤΗΜ∏²2§²±ªo÷∞²±ª2¥¬±o≤«∏±2ª∏¤±ªkΣχηοολοφΧομμυνιχατιονανδΧοντρολΕνγινεερινγoΣουτηερνΨανγζεΥνιϖερσιτψoΩυξιutwsvyoΧηιναlΑβστραχτ}±·«¨§¼±¤°¬¦¨±√¬µ²±°¨±·o°²¥¬¯¨µ²¥²·§¼±¤°¬¦³¤·«³¯¤±±¬±ª¬¶¤§¬©©¬¦∏¯·³µ²¥¯¨

3、°·²¶²¯√¨q׫¨³¤³¨µ³µ²³²¶¨¶§¤°¨·«²§²©³¤·«³¯¤±±¬±ª¥¤¶¨§²±ª¨±¨·¬¦¤µ¬·«°¨·¬¦q׫¬¶°¨·«²§∏·¬¯¬½¨¶µ¨¤¯±∏°¥¨µ¦²§¬±ª¤±§¤§¤³·¬√¨©∏±¦·¬²±º¬·«§¨©¬±¬·¨³«¼¶¬¦¤¯°¨¤±¬±ª¬±·«¨§¼±¤°¬¦¨±√¬µ²±°¨±·¶²·«¤··«¨µ¨¤¯2·¬°¨²³¨µ¤·¬²±¶³¨¨§¤±§²³¨µ¤·¬²±³µ¨¦¬¶¬²±¦¤±¥¨¤¦¦¨¯¨µ¤·¨§¤±§¬°³µ²√¨§µ¨¶³¨¦·¬√¨¯¼q׫¨°¨·«²§°¤®¨¶©∏¯¯∏¶¨²©·«¨¤√¤

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5、在侧q为了减小运算的误差o我们选取起点和终点连线具有障碍物的环境中o按照一定的评价标准o寻找一上的一组点作为每个控制周期运算时的规划子目条从起始状态到达目标状态的无碰撞路径q国内外标q这些点把起点和终点的连线若干等分q我们把这在移动机器人动态路径规划方面已经做了大量的研些点称之为中间目标点q每一个控制周期时o都选择究工作≈t∗x q常用的有基于势场法和可视顶点图法o与机器人当前位置距离最小的点作为当前时刻的规但是这些方法都有其一定的局限性q本文提出的路划子目标点q这样规划出的路径都是围绕起点和终径规划算法o应用简单的遗传编码o并有明确物理意点连线的o这样可以保证规划出的路径最短q义的适应

6、度函数q通过计算机仿真证明该方法能解2q2基于遗传算法的移动机器人的路径规划算法决动态环境中的机器人路径规划问题q在遗传算法中o对于固定的适应度函数o编码的2基于遗传算法的移动机器人的路径规划策长度和搜索空间的大小直接决定了在线的计算时略的设计kΤηεδεσιγνοφροβοτπατηπλαν−间q因此本文采用了简化编码长度的技术o即把路径νινγμετηοδβασεδονγενετιχαριτημετιχl的二维编码简化为一维编码o编码技术如图t所示oΞ基金项目}本文获得清华大学智能技术与系统国家重点实验室开放性基金资助kstsvlq收稿日期}ussuptupuxvu{机器人ussv年

7、z月可用如下的关系表示≠t≠u,,,,,,,≠±uut~kξιpξslnkψιpψsl∴δφιτt图t路径编码形式s~其他ƒ¬ªqt°¤·«¦²§¬±ª©²µ°¤·式中ι为路径的所有点okξιoψsl为一障碍物的坐标q图中的起始点即移动机器人的当前的位置o目标点上式表明只要各个路径点与障碍物的距离在安全半是距离起点最近的规划子目标点o规划的路径就是径之内o则其适应度为to反之为sq这样的确定是比在起始点和子目标点之间q在地面坐标系Ξ