基于免疫算法和人工势场的移动机器人路径规划

基于免疫算法和人工势场的移动机器人路径规划移动机器人在自主探测、救援行动、仓储物流等领域得到了广泛应用。然而，移动机器人在完成任务过程中需要进行有效的路径规划，以在复杂的环境中实现精准的导航和避障。本

基于免疫算法和人工势场的移动机器人路径规划 移动机器人在自主探测、救援行动、仓储物流等领域得到了广泛应 用。然而，移动机器人在完成任务过程中需要进行有效的路径规划，以 在复杂的环境中实现精准的导航和避障。本文提出了一种基于免疫算法 和人工势场的移动机器人路径规划算法，旨在解决路径规划中的动态障 碍物和无法预知障碍物的问题。 在本算法中，我们采用免疫算法对移动机器人的路径进行优化。免 疫算法是一种模拟免疫系统的自适应优化算法，它通过模拟抗体、免疫 反应和记忆等过程，实现对问题的搜索和优化。该算法具有较强的全局 搜索能力和收敛速度，在路径规划中有很好的应用价值。 在实现路径规划过程中，我们还采用人工势场模型。在该模型中， 我们将机器人看作是一个粒子，将机器人与障碍物、目标位置之间的关 系转换成了粒子之间的人工势场作用。通过设定合理的惩罚系数和吸引 系数，可以形成一系列的势场，指导机器人进行路径规划和避障。 通过结合免疫算法和人工势场模型，我们可以实现一种有效的移动 机器人路径规划算法。具体流程包括： 1 （）随机生成起始点和目标点，初始化粒子。 2 （）涂上势场，使机器人沿着势场线前进。 3 （）遇到障碍物时通过免疫算法调整路径。 423 （）循环执行（）和（）直到到达目标点。 在免疫算法中，我们运用免疫反应的思想对路径进行优化。通过提 取和选取适应度较高的抗体，并对其进行增强、克隆和突变等操作，从 而不断优化路径。同时，我们还添加了一定的随机性，避免算法陷入局 部最优解。 在人工势场模型中，我们采用了全局势场和局部势场的设计思想。