基于正反饋遺傳算法的新型機器人路徑規(guī)劃方法.pdf

1、根據(jù)對環(huán)境信息掌握程度的不同，移動機器人路徑規(guī)劃可分為環(huán)境信息完全已知的離線全局路徑規(guī)劃和環(huán)境信息完全未知或部分未知的在線局部路徑規(guī)劃。遺傳算法由于具有并行性及全局搜索能力強等特點，被引入到路徑規(guī)劃之中，但這些應用多采用柵格法及可視圖法對環(huán)境建模，前者柵格大小難以控制，后者建模過程復雜，且對障礙物的依賴性較強，加之遺傳算法的收斂速度較慢，致使路徑規(guī)劃的效率并不高.為此，根據(jù)遺傳算法的特點，研究了一種新型的建模方法，該方法依據(jù)機器人出發(fā)點

2、、目標點位置建立起新的坐標空間，染色體各基因位于機器人出發(fā)點及目標點連線的各等分點的垂線上，具有過程簡單、容易實現(xiàn)的特點。為解決算法收斂速度慢的問題，借鑒蟻群算法的思想，將正反饋機制引入到遺傳算法中，用一個二維矩陣記錄整個環(huán)境的累積值信息，使位于累積值高的區(qū)域的基因以較低的概率參加交叉及變異運算，以使個體中的優(yōu)良基因段以較高的概率遺傳到下一代。 仿真實驗顯示了此算法能夠提高全局路徑規(guī)劃的收斂速度，且獲得較優(yōu)化的解。為了解決這一新

3、建模方法使染色體各基因只能位于起始點至目標點連線各等分點的垂線上，從而可能影響某些更優(yōu)路徑的獲得的問題，在正反饋遺傳算法中，引入新型的遺傳算子--添加結點算子及刪除結點算子，使染色體的各基因不再僅位于起始點至目標點連線各等分點的垂線上。之后，借鑒預測控制的基本原理，結合滾動窗口法，將改進型正反饋遺傳算法應用于局部路徑規(guī)劃當中，實現(xiàn)未知環(huán)境下的路徑規(guī)劃。 最后的仿真實驗顯示無論在靜態(tài)未知環(huán)境中還是在動態(tài)未知環(huán)境中，改進型正反饋遺傳