基于遗传算法的机器人路径规划

采用栅格法表示机器人工作环境模型，用序号编码，直角坐标与序号混合应用，采用遗传算法产生初始路径种群，并对其优化找出最短路径，然后增加删除，插入算子达到路径规划中避障的要求。用MATLAB语言进行的仿真研究，仿真结果表明遗传算法进行避障和路径规划的有效性和可行性。     

基于可拓遗传算法的机器人路径规划

在遗传算法基础上,用扩展物元来表示机器人的位置信息,使计算机能够较容易读懂这种语言,加快了计算速度;用关联函数作为遗传算法的适应度函数,使算法更容易找到最优化路径;采用可拓工程方法中的三种可拓变换形式,丰富了遗传算法的变异方式．实验证明,可拓遗传算法的机器人路径规划能有效提高的机器人路径规划的速度和准确性．     

遗传算法在机器人路径规划中的应用研究

采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,应用遗传算法对机器人路径规划作了研究。文中引入间断无障碍路径新概念以简化初始种群产生,定义了插入算子和删除算子以保证路径的连续性和简明性。应用遗传算法工具箱ＮＰＵＧＡＴｏｏｌｂｏｘＶｌ．０对所提方法作的仿真研究结果表明,该方法可行。     

基于遗传算法的机器人动态路径规划的仿真

提出一种基于遗传算法的移动机器人的路径规划方法。该方法采用实数编码的方法。有明确物理意义的适应度函数，以加快实时的运算速度和提高运算精度。该方法充分挖掘可应用遗传算法解决移动机器人动态路径规划的潜力。通过计算机仿真表明该控制方法具有良好的动态路径规划能力。     

一种新的水下机器人集群路径规划方法

将智能水下机器人集群协同清扫水雷的路径规划问题归结为多人旅行商问题，并根据清扫水雷的任务背景提出两种多人旅行商问题模型．给出了这两类多人旅行商问题的形式化描述，进而探讨了利用遗传算法求解这两类多人旅行商问题的基本思想和具体方案，最后进行了仿真实验验证和算法收敛性分析．实验数据表明，这是一种高效而且适应性强的多机器人路径规划方法．     

粗糙集遗传算法在机器人路径规划中的应用

提出了一种基于粗糙集和遗传算法混合方法的机器人路径规划方法,以提高机器人路径规划的速度和准确性.首先利用粗糙集获得机器人路径的决策规则,建立初始决策表,利用粗糙集理论进行化简,获得最小决策表,从中提出最小决策规则,然后利用所得的最小决策规则训练得出一系列可行路径的集合,最后利用遗传算法对这个种群优化,获得最优行走路线.对于两种不同环境分别进行仿真实验,验证了两种方法的混合算法在提高机器人路径规划速度上的优势.     

基于DNA计算的焊接机器人路径规划算法

为寻求焊接机器人作业过程路径优化问题,运用DNA算法,提出焊接机器人路径规划的有效算法,通过算例证明了方法的有效性。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强.     

机器人避开多随机障碍物的路径规划遗传算法

针对当前路径规划中存在的诸多问题,提出了基于遗传算法的机器人避开多随机障碍物的路径规划方法。首先提出障碍物环境的神经网络模型,并利用该模型建立机器人动态避碰路径与神经网络输出的关系,将需规划路径的二维编码简化成一维编码,并把动态避碰要求和最短路径要求以及边界约束条件融合成一个适应度函数。通过对该算法进行实验仿真,证明该方法具有良好的动态避障性能,是有效和正确的。     

一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

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.     

轮式移动机器人路径规划的遗传进化算法

主要研究了已知障碍空间的、基于目标定位的移动式机器人行走路径规划及优化的遗传进化算法的求解方法。在此方法中，把预定目标定为机器人运动规划的吸引子，障碍物作为排斥子，针对障碍环境的特点设计了有效的遗传算子，并提出了度量个体适应度及群体适应度的计算方法，该方法编码简单、方便、占用空间小。实验调试表明，此算法效果良好，经过若干代的进化总能得到较优的规划结果。     

使用遗传算法规划移动机器人路径

提出了一个基于遗传算法的移动机器人路径规划方法。该方法在对自由空间进行链接图法建模的基础上,先用网络图最短路径算法进行粗路径的搜索,然后再利用遗传算法进行路径点的调整,从而规划出机器人的行走路线。通过对路径点的编码处理,使得仅使用简单遗传算法就能对路径规划问题进行求解。仿真结果表明,该方法简单易行,并且所规划出的路径的质量有所提高。     

基于遗传算法的机器人综合路径规划

为解决机器人路径规划问题,在极坐标系下利用遗传算法,依据多属性决策理论提出了新的综合适应度函数。采用基于该适应度函数的遗传算法可首次规划出满足路径、时间和耗能3个约束属性的最优路径。同时引入理想适应度函数,并基于引入的理想适应度函数,提出一种新的变异算子,该变异算子可保证个体变异的方向性,对优异的父代个体有较小变异、劣质个体有较大变异。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

将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,在规划好的路径上修正.仿真实验表明了该方法的有效性.     

非确定环境下基于遗传算法的机器人路径规划方法研究

采用栅格法建立机器人工作环境模型,并用MATLAB语言随机产生栅格中障碍物的位置及数量,应用遗传算法完成机器人路径规划,对遗传算法的插入和删除操作进行了改进,提高了遗传算法的搜索速度,并采用序号编码的方法,减小编码长度,简化遗传算法程序,缩短程序执行时间。仿真结果表明了该方法的有效性及可行性。     

智能水下机器人路径规划

介绍一实际智能水下机器人三维空间的路径规划，给现一种新的海洋环境表示地－海面区域分割环境建模方法，并对Ａ搜索算法进行了改进，提出了动态扩展搜索点的思想，使三维空间路径规划算法得以简化并易物实现。该方法在实际水下机器人的海试中进行了试验，并获得成功。