基于改进人工势场-遗传算法的路径规划算法研究

基于改进人工势场-遗传算法的路径规划算法研究基于改进人工势场-遗传算法的路径规划算法研究摘要：路径规划是机器人导航中的关键问题之一，而人工势场算法和遗传算法是路径规划中常用的算法。本文提出了一种基于改

- 基于改进人工势场遗传算法的路径规划算法研究 - 基于改进人工势场遗传算法的路径规划算法研究 摘要：路径规划是机器人导航中的关键问题之一，而人工势场算法和遗传算法是路径 - 规划中常用的算法。本文提出了一种基于改进人工势场遗传算法的路径规划算法，通 过引入遗传算法进行人工势场的优化，提高了路径规划的效率和质量。实验结果表 明，该算法在多种场景下都表现出了优秀的性能和适应性。 关键词：路径规划；人工势场算法；遗传算法；优化 1. 引言 路径规划是机器人导航中的关键问题之一，它涉及到如何选择最佳路径以达到目标 点。在实际应用中，为了降低机器人的能耗、提高运动效率和保证安全性，需要设计 高效准确的路径规划算法。目前，人工势场算法和遗传算法是路径规划领域常用的算 法。 2. 人工势场算法 人工势场算法是一种基于势场原理的路径规划方法。在这种方法中，机器人通过感知 环境中的障碍物和目标点，并赋予它们不同的势能。机器人在势场中感受到的总势能 决定了它的运动方向。然而，传统的人工势场算法存在着局部最优和停滞不前的问 题。 3. 遗传算法 遗传算法是一种模拟自然进化过程的搜索优化算法。它通过模拟生物进化的选择、交 叉和变异操作来搜索最优解。在路径规划中，遗传算法可以用于优化人工势场算法中 的势能分布，以提高路径的质量和效率。 4. - 改进人工势场遗传算法 为了克服传统人工势场算法的局部最优和停滞不前问题，本文提出了一种改进人工势 - 场遗传算法。具体步骤如下： 1 步骤：构建人工势场模型。根据环境中的障碍物和目标点，构建初始的人工势场模 型。 2 步骤：使用遗传算法优化势能分布。采用遗传算法对人工势场进行优化，通过选 择、交叉和变异操作，不断更新势能分布，以找到最优的路径。