[发明专利]一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法

摘要

一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法。该方法将栅格法与遗传算法相结合，首先对个体进行编码，得到一条一维染色体串，然后根据适应值函数f＝A+B(A部分保证机器人所走路径较短，B部分保证机器人所走路径安全)计算每条路径的适应值，最后经过选择、交叉、变异，得到一条安全平滑的路径。

主权项

一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法。其特征是：该方法将栅格法与遗传算法相结合，提出了适应值函数f＝A+B(A部分保证机器人所走路径较短，B部分保证机器人所走路径安全不会撞着障碍物)。当路径点不在障碍物半径圆内时，忽略障碍物对适应值函数的影响，否则取负值进行惩罚使适应值减小，降低该个体的适应度。f越小优化程度越高。经过选择、交叉、变异，得到一条安全平滑路径。$A=\mathrm{\α}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{Li}/\mathrm{li}),B=\mathrm{\β}[\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\mathrm{OR}1\left(k\right)\right)2+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left(\mathrm{ORq}\left(k\right)\right)2];\left(\mathrm{\α}\right[\mathrm{100,300}],\mathrm{\β}\∈[\mathrm{0.1,0.5}\left]\right).$