[发明专利]一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法

权利要求书

1.一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采用栅格法对移动机器人的工作环境进行建模；

S2：从下到上、从左到右的顺序使用实数编码和二维坐标法对自由栅格进行编号；

S3：设置初始化参数；设置移动机器人的起点、终点、种群数量、迭代次数、代沟、交叉率、变异率和中间节点的个数；

S4：随机生成初始化种群，生成初始路径；

S5：计算适应度值；

S6：执行选择操作，对初始化种群生成的中间节点进行更新；

S7：执行交叉操作，对选择操作生成的中间节点进行更新；

S8：执行变异操作，对交叉操作生成的中间节点进行更新；

S9：判断是否达到最大迭代次数，若是则停止搜索，输出全局最优路径，否则跳转至S5进行下一次迭代。

2.根据权利要求1所述的一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1的栅格法建模具体为：

将机器人的工作环境划分为一系列大小相等的栅格，其中，黑色栅格表示障碍物，机器人不可以通行；白色栅格表示自由栅格，机器人可以通行。

3.根据权利要求1所述的一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S4中生成初始路径具体为：

首先，利用公式(1)(2)在起点和终点之间随机选取num个自由栅格作为中间节点，然后，利用Dstar_lite算法补齐起点、num个中间节点，终点之间的路径，从而生成一条从起点到终点不经过任何障碍物的可行且连续路径；

Node＝[Node₁,Node₂,…Node_num] (1)

其中，Node表示可生成中间节点对应的栅格序号，num表示生成中间节点的个数；

其中，A、B分别表示可以生成中间节点对应栅格序号的最小值、最大值，r表示一个在[0,1]范围内的随机数，为向下取整。

4.根据权利要求1所述的一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S5中适应度函数具体为：

其中，(x_i,y_i)、(x_i+1,y_i+1)分别表示两个点的坐标。

5.根据权利要求1所述的一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S6中选择操作具体为：

采用锦标赛选择法和最优保护策略作为选择操作。

6.根据权利要求1所述的一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S7中交叉操作具体为：

采用算数交叉，其交叉公式为：

其中，Node_y1、Node_y2分别表示交叉后的个体，Node_x1和Node_x2分别表示较优父代个体和较差父代个体，K取[0,0.5]区间内的任意数，为向下取整。

7.根据权利要求1所述的一种基于Dsl_GA算法的移动机器人路径规划方法，其特征在于，所述步骤S8中变异操作具体为：

变异公式如下：

其中，Node₁、Node₂分别表示交叉前、后的个体，A、B分别表示可以生成中间节点对应栅格序号的最小值、最大值，r表示一个在[0,1]范围内的随机数，为向下取整。