移动机器人路径规划的仿真研究.pdf

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1、第29卷第7期计算机仿真2012年7月文章编号：1006—9348(2012)07—0223—04移动机器人路径规划的仿真研究杨献峰。付俊辉(河南科技学院信息工程学院，河南新乡453003)摘要：研究移动机器人路径优化问题，由于移动机器人寻优中存在定位稳定性和避障准确性问题，机器人路径规划不仅找到一条无碰撞、安全的移动机器人路径．而且要求路径尽可能最短。传统单一栅格法和遗传算法搜索最优路径效率低，难以全局最优路径。为了获得机器入全局最优路径．提出一种栅格法和混沌遗传算法相融合的移动机器人路径规划方法。首先采用栅格法对移动路径进行规划，作为遗传算法的初始种群，采用遗传

2、算法进一步寻找最优路径。最后对移动机器人路径规划进行仿真，结果表明，混合算法可以很好地避免障碍物，快速找到一条机器人最优移动路径，十分适合于复杂环境路径规划。关键词：移动机器人；路径规划；栅格法；混沌遗传算法中图分类号：T1P24文献标识码：BMobileRobotPathPlanningBasedonGridAlgorithmandCGAYANGXian—feng．FUJun—hui(SchoolofInformationEngineer，HenanInstituteofScienceandTechnology，HenanXinxiang453003，China)

3、ABSTRACT：Researchmobilerobotpathoptimization．Inordertoobtaintheglobaloptimalpathforrobots，thispa-perproposedahybridalgorithmformobilerobotpathplanning．Firstly．thesadmethodformobilepathplanning憾usedtogeneratetheinitialpopulationofgeneticalgorithm，andthengeneticalgorithmwasusedtoundertak

4、efurtheroptimization，atthesametime，chaoticciT∞Dverandmutationofindividualupdatewereusedtofindtheoptimalpath．Finally。thecomputersimulationexperimentwascarriedout．Theexperimentalresultsshowthatthemixedal—gorithmisverygoodforavoidingobstacles，andquicklyfindingarobotoptimalmovingpath．Itisv

5、erysuitableforcomplexenvironmentpathplanning．KEYWORDS：Mobilerobot；Pathplanning；Gridalgorithm；CGAl引言移动机器人路径规划是人工智能研究中一个十分活跃的课题，主要指障碍物的工作环境中，机器人找到一条满足一定性能指标的从起始位置到达目标位置的无碰撞的最优路径⋯。目前。基于工势场法、栅格法等机器人路径规划算法，这些传统算法均具有不足，如人工势场法结构简单，适合于低层的实时控制，但在规划路径存在陷阱，使得机器人停滞或在障碍物前振荡不前，出现死锁现象。栅格法适用于全局路径规划，但是

6、会占用大量存储空间，计算效率低等缺陷。难以获得最优移动路径。近年来，一些学者提出基于神经网络、随机树、遗传算法、粒子群算法等移动机器人路径规划算法。这些算法具有通性较强，简单易实现，鲁棒性好等优点，但是它们的缺点也十分明显，像神经网络结构复杂，参数难以确收稿日期：2011—11-13修回日期：2011一12—24定，易产生局最优路径，遗传算法易出现早熟和收敛速度慢等，因此如何构造更好的移动机器人路径规划成为解决机器人路径规划的难题。为了获得更优的机器人移动路径，提出一种橱格法和混沌遗传算法相融合的移动机器人路径规划方法。首先利用栅格法对机器人路径进行规划，得到的可行

7、路径解作为遗传算法的初始种群，然后采用遗传算法进行进一步机器人路径寻优，完成最优机器人移动路径规划。2机器人路径的规划原理移动机器人路径规划是实现移动机器人智能化的一个关键技术，它是指按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最优或近似最优的无碰撞路径。移动机器人路径规划均包括如下两个步骤：1)建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型；2)路径搜索方法，即寻我合乎条件的路径的算法。·—一223．—一3．2．4适应度函数设计在移动机器人路径规划中需要考虑的因素很多，本文主要考虑路径代价和安全性两个因素，采用路径长度和障碍物评价度作为评价指标，评