基于方位编码的遗传算法在路径规划中的应用

路径规划是移动机器人关键技术,针对移动机器人在已知环境下避障和搜索最优路径问题,提出了一种运用栅格法辅以遗传算法进行搜索的方案。其中栅格法用来划分地图,而后为机器人自身周围八个方位进行二进制编码,这些方位编码按顺序排列,组成一串定长染色体,包含机器人移动的路径信息。运用自适应遗传算法得出最优路径的方位编码组合,最后对其解码求出最优路径。     

基于免疫算法的移动机器人路径规划研究

针对障碍物已知的全局路径规划问题,采用几何坐标法建立机器人工作的环境模型,提出了一种包含否定选择、克隆选择、接种疫苗等免疫思想的路径搜索方法,详细介绍了该算法的主要设计思想并给出了算法的具体流程。在亲和力构建时引入抗体浓度的概念,保持群体在进化过程中的多样性;提出了一种新的接种疫苗方法,大大改善了抗体的品质。与基于传统遗传算法的路径规划方法进行对比仿真实验,结果表明免疫算法有效地防止局部收敛,能更快地收敛到全局最优解。