一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法.pdfVIP

第 28卷第5期 西 安 工 业 大 学 学 报 Vo1．28No．5 2008年 10月 JournalofXi’anTechnologicalUniversity 0Ct．2008 文章编号： 1673—9965(2008)05—456—04 一 种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法 谭宝成，廉春原，徐 艾，张海刚 (西安工业大学 电子信息工程学院，西安 710032) 摘 要： 在应用遗传算法进行机器人路径规划时，为了解决传统遗传算法”早熟收敛”和”收 敛速度慢”的问题，设计了一种用于路径规划的改进遗传算法．该算法根据规划问题的具体要 求，对染色体编码 ，种群初始化等操作进行了改进，编码采用二维浮点数变长度的编码方式，种 群初始化采用知识启发的策略，以加快收敛速度．在控制参数设定方面引入 自适应调整控制参 数．采用MATLAB软件进行仿真，将改进算法与标准算法进行对比，结果得出改进算法缩短 了路径长度和运行时间．证明了本算法的正确性和高效性． 关键词：机器人；路径规划；遗传算法；编码；种群初始化；自适应参数调整 中图号： TP242．6 文献标志码 ： A 在机器人学领域中，路径规划是最基本也是最 1 改进的遗传算法 重要的研究领域之一．作为人工智能的一部分，它 所要做到的是：在具有障碍物的环境中，按照一定 在足球机器人比赛中，由上层的决策层根据实 的评价标准，寻找一条从起始点到达 目标点的无 时的环境信息得出可行路径，再将该路径给底层的 碰撞路径．这些评价标准可能包括 ：①路径的长度； 执行层来执行．文中所讨论的问题，是在一幅所有 ②与障碍物的距离；③路径的平滑度等等．国内外 足球机器人分布已知的二维地图中寻找一条路径 在机器人路径规划方面已经做 了大量的研究工 使机器人在安全 (这里的安全指机器人与其他机器 作口]．常用的方法有势场法和栅格法等．这些算法 在不同的方面有着各 自的优势，然而在总体上，这 人的距离大于 自身的安全半径)的前提下到达足球 些方法都还存在不足．如计算过于复杂、易陷入局 所在位置距离最短，并考虑到机器人转弯时的安全 部最优解、地图适应性低、动态环境下有效性差，全 性要尽量做到路径曲线的平滑．环境中的障碍物均 局及多 目标优化能力不足等．遗传算法是仿效生物 采用栅格模型表示，机器人作为一个质点来考虑． 学中进化和遗传的过程形成的一种具有 自适应调 1．1 编 码 节功能的有哪些信誉好的足球投注网站寻优算法，它对一些复杂的非线性问 题有良好的适用性[6]．但传统的遗传算法存在早熟 移动机器人的路径轨迹是由若干直线段连接 收敛和收敛速度慢的问题，早熟收敛会使算法陷人 而成的，于是机器人从起始点到 目标点的路径轨迹 局部最优解，而收敛速度慢则会影响到移动机器人 可表示为 的实时性．文中针对上面提出的这些 问题，提出一 S一 ，1+ Z2+ … + Z，广2+ I广I (1) 种改进型的遗传算法，该方法减少了有哪些信誉好的足球投注网站的盲 目 其中z是整个路径中第 i段直线段．若以走和是斗 性，使得收敛速度加快，减少了进化的代数．同时在 来表示 z的起点和终点，则机器人路径轨迹可由一 出现局部最优解时能迅速跳出，避免早熟收敛的出