典型文献
基于改进遗传算法的移动机器人路径规划
文献摘要：
路径规划属于移动机器人设计中的重要技术,基于该技术可以实现机器人的自主决策导航,从而平稳高效达到预定的目标位置.常规路径规划算法存在路径规划长度大以及连续性不佳等问题,设计了一种帧间关联平稳路径规划算法,该算法的核心是改进的遗传算法.算法中需要先得到一定量的候选路径,此过程采用了定向、随机搜索方式;然后为解决路径连贯性、节点冗余的问题分别设计了插入算子、删除算子,同时在适应度计算时考虑到了路径的连续性;在此基础上根据适应度大小确定最优路径.针对算法的应用效果进行了仿真和实验,并与A*算法、常规遗传算法的应用效果进行对比分析,研究结果显示,相对于其他两种算法,设计的算法降低了路径长度,比前两种算法分别减小7.86％、2.76％.另外最大偏航角变化量相对于前两种算法降幅依次是61.5％、44.97％,转角绝对值之和降幅依次是36.94％、26.07％,由此验证了算法的有效性,适合于应用到移动机器人路径规划中.
文献关键词：
路径规划;遗传算法;帧间关联;删除算子;避障
中图分类号：
作者姓名：
李培英
作者机构：
邯郸学院机电学院 邯郸056005;邯郸市智能感知与应用重点实验室 邯郸056005
文献出处：
引用格式：
[1]李培英-.基于改进遗传算法的移动机器人路径规划)[J].国外电子测量技术,2022(06):38-44
A类：
帧间关联
B类：
改进遗传算法,移动机器人路径规划,机器人设计,自主决策,预定,目标位置,路径规划算法,改进的遗传算法,一定量,随机搜索,解决路径,连贯性,删除算子,适应度计算,最优路径,路径长,偏航角,变化量,避障
AB值：
0.272655
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