公开(公告)号：CN106843211B

公开(公告)日：2019-11-08

申请号：CN201710068267.8

申请日：2017-02-07

Applicant: 东华大学

Inventor： 林都 ,  沈波 ,  刘天凤

IPC: G05D1/02 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法，使用栅格模型对移动机器人工作空间进行预处理，在栅格化地图中利用改进快速遍历随机树在起始点和目标点之间生成若干簇的连接，将工作空间中可自由行走的部分转换为有向无环图，运用回溯法在有向无环图的基础上生成一个多样性丰富、无不可行路径的初始种群。通过选择、交叉、变异3种遗传算子进化种群，其中选择算子使用锦标赛选择策略；交叉算子使用单点交叉策略；变异算子使用将变异点替换成变异点8领域中最优点的变异策略。采用二次B样条曲线对最优路径进行平滑处理，最终产生一条光滑的最优路径。本发明有效提高了移动机器人在复杂动态环境下的路径规划能力。

公开(公告)号：CN106843211A

公开(公告)日：2017-06-13

申请号：CN201710068267.8

申请日：2017-02-07

Applicant: 东华大学

Inventor： 林都 ,  沈波 ,  刘天凤

IPC: G05D1/02 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法，使用栅格模型对移动机器人工作空间进行预处理，在栅格化地图中利用改进快速遍历随机树在起始点和目标点之间生成若干簇的连接，将工作空间中可自由行走的部分转换为有向无环图，运用回溯法在有向无环图的基础上生成一个多样性丰富、无不可行路径的初始种群。通过选择、交叉、变异3种遗传算子进化种群，其中选择算子使用锦标赛选择策略；交叉算子使用单点交叉策略；变异算子使用将变异点替换成变异点8领域中最优点的变异策略。采用二次B样条曲线对最优路径进行平滑处理，最终产生一条光滑的最优路径。本发明有效提高了移动机器人在复杂动态环境下的路径规划能力。