基于元胞遗传算法的移动机器人路径规划.pdf

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1、2014年5月机床与液压Mav2014第42卷第9期MACHINETOOL&HYDRAULICSV0l_42No.9DOI:10.3969/j.issn.1001—3881.014.09.005基于元胞遗传算法的移动机器人路径规划张屹,刘铮,胡方军,詹腾,丁昌鹏(三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002)摘要:在移动机器人路径规划问题中,环境建模约束定义难,遗传算法求解易陷入局部收敛,针对上述问题通过建立栅格坐标、栅格序号和栅格状态三者之间的关系,简化了障碍物约束和有效路径判断,同时引入多样性保持较好

2、的元胞遗传算法,使用定长实数编码对生成的路径进行优化。仿真实验表明,由于算法具备较好的隐性迁移机制,保持了解的多样性,提高了算法收敛效率,使移动机器人路径规划问题得到了有效解决。关键词:元胞邻居;遗传算法;移动机器人;环境建模;路径规划中图分类号:TP24文献标识码:A文章编号:1001—3881(20l4)9—017—4PathPlanningofaMobileRobotBasedonCellularGeneticAlgorithmZHANGYi,LIUZheng,HUFan~un,ZHANTeng,D

3、INGChangpeng(CollegeofMechanical&MaterialEngineering,ChinaThreeGorgesUniversity,YichangHubei43002,‘China)Abstract:Whensolvingtheproblemofpathplanningofamobilerobot,definingconstrainsinenvironmentmodelingwashard,andwaseasilyfallenintothelocalconvergencebyt

4、raditionalgeneticalgorithm.Byaimedattheproblemabove,andestablishedthere-lationshipamonggridcoordinates,gridnumberandgridstate,theconstrainsdefinitionofobstaclesandefectivepathjudgingweresimplified,atthesametime,thecellulargeneticalgorithmwithbetterdiversi

5、tymaintainingWaSalsobroughtin,whileoptimizingthepathbyusingfixed-len~hrealnumberencoding.Finally,thesimulationresultsshowthatthealgorithmmaintainsthebetterdiversityandimpmvestheeficiencyoftheconvergencebecauseoftheimplicitmechanismofmigrationofthealgorith

6、m,whicheffectivelysolvestheproblemofpathplanningofthemobilerobot.Keywords:Cellularneighbors;Geneticalgorithm;Mobilerobot;Environmentmodeling;Pathplanning移动机器人路径规划要求在具有障碍物的环境内码方式对路径进行优化。最后,通过多次对各种大按照一定的评价标准,寻找一条从起始点到终点的无小不同的栅格情况进行仿真,以解决移动机器人路径碰撞路径⋯。目前,移动机器

7、人路径规划环境建模规划问题。中,主要难点是定义障碍物和判断有效路径,采1元胞遗传算法用栅格法建模有利于解决上述问题。但与此同时,随1.1元胞遗传算法思想着栅格密度的增加,障碍物表示精度提高,也使得算元胞遗传算法继承遗传算法的基本思想,同时结法的搜索范围呈指数式增加,所以需要多样性和收敛合元胞自动机理论,以元胞个体为出发点模拟自然界性较好的智能算法对其进行求解。进化过程。-通常情况下,其初始种群个体依次分布智能算法中,尤以遗传算法应用较为广泛,遗传于环形连通的网状空间拓扑结构中,所有个体只与算法编码效率高,

8、不产生无效路径,但本身运算效率相邻个体进行相互作用,遗传操作被限制在邻域范围低,求解移动机器人路径规划问题时容易陷入局部收内进行,其解在种群内平缓的扩散,不同范围内的个。由于元胞遗传算法既继承了遗传算法的优良体收敛到搜索空间的不同区域,形成一个个的小生境品质,又拥有元胞自动机的部分特性,它通过内部隐保持种群多样性,从而增强算法的探索能力,使得元性迁移机制作用,使得中心个体在其周围邻居间进行胞遗传算法表现出基本遗传算法所不及的性

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1、2014年5月机床与液压Mav2014第42卷第9期MACHINETOOL&HYDRAULICSV0l_42No.9DOI:10.3969/j.issn.1001—3881.014.09.005基于元胞遗传算法的移动机器人路径规划张屹,刘铮,胡方军,詹腾,丁昌鹏(三峡大学机械与材料学院,湖北宜昌443002)摘要:在移动机器人路径规划问题中,环境建模约束定义难,遗传算法求解易陷入局部收敛,针对上述问题通过建立栅格坐标、栅格序号和栅格状态三者之间的关系,简化了障碍物约束和有效路径判断,同时引入多样性保持较好

2、的元胞遗传算法,使用定长实数编码对生成的路径进行优化。仿真实验表明,由于算法具备较好的隐性迁移机制,保持了解的多样性,提高了算法收敛效率,使移动机器人路径规划问题得到了有效解决。关键词:元胞邻居;遗传算法;移动机器人;环境建模;路径规划中图分类号:TP24文献标识码:A文章编号:1001—3881(20l4)9—017—4PathPlanningofaMobileRobotBasedonCellularGeneticAlgorithmZHANGYi,LIUZheng,HUFan~un,ZHANTeng,D

3、INGChangpeng(CollegeofMechanical&MaterialEngineering,ChinaThreeGorgesUniversity,YichangHubei43002,‘China)Abstract:Whensolvingtheproblemofpathplanningofamobilerobot,definingconstrainsinenvironmentmodelingwashard,andwaseasilyfallenintothelocalconvergencebyt

4、raditionalgeneticalgorithm.Byaimedattheproblemabove,andestablishedthere-lationshipamonggridcoordinates,gridnumberandgridstate,theconstrainsdefinitionofobstaclesandefectivepathjudgingweresimplified,atthesametime,thecellulargeneticalgorithmwithbetterdiversi

5、tymaintainingWaSalsobroughtin,whileoptimizingthepathbyusingfixed-len~hrealnumberencoding.Finally,thesimulationresultsshowthatthealgorithmmaintainsthebetterdiversityandimpmvestheeficiencyoftheconvergencebecauseoftheimplicitmechanismofmigrationofthealgorith

6、m,whicheffectivelysolvestheproblemofpathplanningofthemobilerobot.Keywords:Cellularneighbors;Geneticalgorithm;Mobilerobot;Environmentmodeling;Pathplanning移动机器人路径规划要求在具有障碍物的环境内码方式对路径进行优化。最后,通过多次对各种大按照一定的评价标准,寻找一条从起始点到终点的无小不同的栅格情况进行仿真,以解决移动机器人路径碰撞路径⋯。目前,移动机器

7、人路径规划环境建模规划问题。中,主要难点是定义障碍物和判断有效路径,采1元胞遗传算法用栅格法建模有利于解决上述问题。但与此同时,随1.1元胞遗传算法思想着栅格密度的增加,障碍物表示精度提高,也使得算元胞遗传算法继承遗传算法的基本思想,同时结法的搜索范围呈指数式增加,所以需要多样性和收敛合元胞自动机理论,以元胞个体为出发点模拟自然界性较好的智能算法对其进行求解。进化过程。-通常情况下,其初始种群个体依次分布智能算法中,尤以遗传算法应用较为广泛,遗传于环形连通的网状空间拓扑结构中,所有个体只与算法编码效率高,

8、不产生无效路径,但本身运算效率相邻个体进行相互作用,遗传操作被限制在邻域范围低,求解移动机器人路径规划问题时容易陷入局部收内进行,其解在种群内平缓的扩散,不同范围内的个。由于元胞遗传算法既继承了遗传算法的优良体收敛到搜索空间的不同区域,形成一个个的小生境品质,又拥有元胞自动机的部分特性,它通过内部隐保持种群多样性,从而增强算法的探索能力,使得元性迁移机制作用,使得中心个体在其周围邻居间进行胞遗传算法表现出基本遗传算法所不及的性

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