自适应遗传算法在机器人路径规划的应用

针对现有遗传算法在求解机器人路径规划存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法。该方法引入逆转算子,增加插入算子和删除算子,提出新的自适应策略对交叉和变异概率进行调整,更好地避免陷入局部最优,提高算法寻优效率。该算法在MATLAB和Inte3D平台中进行算例验证,实验结果表明改进的自适应遗传算法比现有遗传算法更为有效。     

基于遗传算法的移动机器人路径规划

采用动态可变长编码的方法,以栅格表示环境。针对遗传算法大型障碍物难的问题,采用follow wall行为,较好地解决了基于遗传算法的快速路径规划和大型障碍物避障问题。该算法适应任何形状的障碍物,适用于静态和动态环境中。计算机仿真表明,该算法是一种正确和高效的路径规划方法。     

改进遗传算法在机器人路径规划中的应用研究

针对静态环境下机器人全局无碰撞的路径规划问题,提出了一种将顶点图像法与遗传算法结合起来的路径规划的方法。利用顶点图像法建立了机器人的路径模型,将候选路径表示为二进制位串的形式。在此路径模型的基础上设计了适应度增量计算法,提高了算法的收敛速度。提出了将差距大的染色体进行配对的改进染色体配对方式,保证了种群的多样性。仿真实验结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于协同进化的多智能体机器人路径规划

协同进化是一种新兴的、简单有效的智能优化方法,具有较好的收敛性、鲁棒性和高效性,在多目标优化问题中得到很广泛应用。将其应用到复杂环境下多智能体机器人的路径规划中,并设计适应度评价函数。同时,引入一系列新的变异操作算子,有效地对多智能体机器人规划的路径进行优化,加速了整体的规划速度,避免规划陷入局部最优,从而获得多智能体系统的全局最优或次优解。最后给出了的仿真结果证明方法可行、有效。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功,但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用,其性能有待提高。将改进遗传算法用于移动机器人的全局路径规划,复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,建立边界约束,路径点必须在障碍物之外,路径点连线不能与障碍物相交等3个约束条件,以机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化。计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功,但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用,其性能有待提高。将改进遗传算法用于移动机器人的全局路径规划,复杂的二维编码问题简化为一维编码问题,建立边界约束,路径点必须在障碍物之外,路径点连线不能与障碍物相交等3个约束条件,以机器人行走路径最短作为适应度函数进行遗传优化。计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。     

基于改进遗传算法的移动机器入路径规划

介绍基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,仿真结果证明该算法能够快速收敛到全局最优,对机器人工作空间的变化具有一定的适应能力。     

基于改进型遗传算法的深海集矿机路径规划

提出一种基于改进型遗传算法的深海集矿机路径规划新方法。针对路径规划中标准遗传算法易陷入局部最优的缺点,在标准遗传算法基础上,根据栅格地图的实际特点对算法的编码设计,初始群体设定及遗传操作做出了相应的改进,提高了染色体整体的进化效率,使得改进后的算法可以准确、快速地获取最优路径。实验仿真结果表明该算法的有效性。     

改进遗传算法在弧焊机器人路径规划中的应用

本文通过对弧焊机器人最优路径规划的分析,提出一种新的基因植入贪婪遗传算法,用于弧焊机器人的全局路径规划的优化,而且具有较强的可操作性,符合多关节工业机器人的实际应用条件,可直接应用于机器人的离线编程。     

一种蚂蚁遗传融合的机器人路径规划新算法

针对栅格法建模的不足,本文研究一种全新的蚂蚁算法与遗传算法融合的机器人路径规划算法.该方法首先用栅格法建立机器人运动空间模型,在此基础上利用蚂蚁算法进行全局搜索得到全局导航路径,然后用遗传算法局部调节全局导航路径上的路径点,得到更优路径.计算机仿真实验表明,即使在复杂的环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避障.     

自适应蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在路径规划中存在收敛速度和寻优能力不平衡，算法易陷入局部最优等问题，提出一种自适应改进蚁群算法。为了提高算法收敛速度，在栅格环境下，根据最优路径的特点以及实际环境地图的基本参数，对初始信息素进行差异化分配；为了提高蚂蚁搜索效率，在状态转移概率中引入转角启发信息并对路径启发信息进行改进；重新制定信息素更新策略，设定迭代阈值，调整信息素挥发系数和信息素浓度，使算法在迭代后期依然具有较强的搜索最优解能力；采用分段三阶贝塞尔曲线对最优路径进行平滑处理以满足机器人实际运动要求。通过实验仿真与其他算法进行对比分析，验证了改进算法的可行性、有效性和优越性。     

一种改进的机器人路径规划蚂蚁算法

传统蚂蚁算法存在路径点转移方向未能快速确保为收敛方向，所有路径点同时转移容易导致各点配合不好而使总距离产生振荡的缺陷。根据蚂蚁嗅觉引导行为的原理．使蚂蚁路径点位置转移方向在迭代计算中能保证为收敛方向，减少概率选择公式的求和项数，加快了收敛速度：对迭代算法进行改进，按需要转移的迫切程度来选择路径点．避免了总距离出现振荡。     

一种新的路径编码机制在移动机器人路径规划中的应用

针对基于遗传算法的移动机器人路径规划,本文提出了一种新的定长十进制路径 编码机制．首先,将移动机器人所处环境中的障碍物表示成多边形的形式,并对各障碍物顶 点用十进制进行任意编号,然后将移动机器人的路径编码成定长为所有障碍物顶点个数之和 的十进制染色体串．串中,非零位上的十进制值表示路径经过了相应编号的顶点,各顶点在 串中的顺序就是它们在路径中的顺序．此编码方式克服了已有的变长编码机制及定长二进制 编码机制需特殊遗传操作算子和特殊解码的缺陷,使得算法更加简单有效．     

人工免疫算法在机器人路径规划中的应用

人工免疫算法是一种新兴的优化方法,在计算、控制等各方面都已得到应用.将免疫算法应用于移动机器人路径规划,提出一种任意多边形障碍物复杂布局环境下的机器人路径规划的人工免疫算法,仿真证明该算法可以准确地找到全局最优路径,而且能够适应各种复杂的环境.     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划方法研究

路径规划是机器人技术研究领域中的核心问题。本文针对机器人路径规划问题,提出了基于遗传算法的解决方案。在遗传算子的设计中,通过加入自适应调整方法使得算法更加完善,解决进化过程中因陷入局部极小值而不能到达目标点的问题。最后,在模拟环境下进行路径规划仿真,验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的六自由度机器人焊接路径规划

对六自由度焊接机器人的轨迹焊接问题,提出了基于遗传算法的路径规划方法。通过D-H法,建立六自由度焊接机器人的运动方程,以系统总的能量损耗为适应度函数,利用遗传算法,给出优化路径。并以实际中的某型号六自由度焊接机器人为例,通过仿真实验证明了该方法的正确性与可行性。     

新型树启发式搜索算法的机器人路径规划

面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(TreeEP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。     

遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

移动机器人的路径规划是机器人研究的重要领域。文中旨在研究遗传算法对于机器人路径规划问题的适用性。对于路径规划的目标,提出了基于路径长度、路径平滑度和路径安全度等因素综合衡量的方法,并在传统的遗传算法的交叉、变异操作的基础上,针对路径规划问题的特点,增加了捷径寻找、障碍避让、平滑优化等方法。实验表明,此算法在存在形状复杂的障碍物的静态环境中表现良好,其效率与准确性皆满足机器人路径规划的要求。     

能力风暴机器人的全局路径规划

基于Messy遗传算法(Messy GA),设计了移动机器人的通用路径规划算法,其中的优化目标包括最短路径、一定的平滑度和最优安全距离.在算法中加入了优化算子及交叉率和变异率的自适应调整,加快了收敛速度.仿真结果验证了所提方法的有效性.根据能力风暴机器人(AS-R)的实际运行要求,修改算法以扩大路径与障碍物之间的间隔度,并提出采用平滑的方法来优化路径.以AS-R为平台进行了轨迹跟踪实验.实验结果表明算法在随机摆放障碍物和实验室环境下可以实现路径规划,并能够最终实现AS-R机器人的全局路径规划.     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究

移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把蚁群算法引入到机器人路径规划中;普通的蚁群算法存在收敛速度慢、效率低和容易陷入局部最优等缺陷,难以直接应用于机器人路径规划中;提出一种在蚁群算法中改进信息素的更新方式、引入最大最小蚁群系统以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方法,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方法能缩小最优路径的查找范围,降低发现最优路径所需的循环次数,能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。