基于改进遗传算法的机器人路径规划1

基于遗传算法的移动机器人动态路径规划研究

维普资讯
３２
传感器与微系统（ｒｓｕｅａｄＭｃｓｔｅｈｏｇｓＴａｄｃｒｎｉｏｓｍＴｃｎｌｉ）ｎｒｙｅｏｅ
２０年第２卷第８０７６期
基于遗传算法的移动机器人动态路径规划研究
０引言
本文将传统遗传算法进行改进，其应用于未将
（．ｃｏｌｆｔｍａｉｎ，ｒｉｎｖｒｉｆｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＨａｂｎ１０８，ｈｎ；１ＳｈｏＡｕｏｔＨａｂｎＵｉｅｓｙｏｉｃｎｅｈｏｏ，ｒｉ５００ＣｉａｏｏｔＳｅｇ
２ＳｈｏｆＭｅｓｒｍｅｔＣｏｔｏｃｎｌｇｎｍｍｕｃｔｎｇｎｅｉｇ，ｒｉ．ｃｏｌａｕｅｎ－ｎｒｌＴｅｈｏｏａｄＣｏｏｙｉｉｎａｏｓＥｎｉｅｒｎＨａｂｎ
关键词：移动机器人；遗传算法；路径规划中图分类号：Ｔ２Ｐ４文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２０）８０３０００９８（０７０－０２－３
Ｒｅｅｒｈ０３ａｉａｈｐａｉｇＯｏｉｅｓａｃｄｍ＂ｐｔｔｌｎｎｎＩｍｏＤｌｎｙｎｃｔ “ｍｂｌ
ＵｖｒｉｆｄｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｒｉ５００ＣｉａｉｎｅｓｙｏｅｃｎｅｈｏｙＨａｂｎ１０４，ｈｎ）ｔＳｏ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｉｄａｈｎｎｗｎｙａｃｅｖｒｎｎａｈｐａｎｎｒｂｅｏｈｂｌｏｏ，ｂｌｍｅｔｔｅｕｋｏｎａｄｄｎｍｉｎｉｍｅｔｐｔｌｎｉｇｐｏｌｍｆｔｅｍｏｉｒｂｔｍｏｉｏｅｅｏｏｙｔｓｅｉｅｄｎｍｉｒｂｔｓｓｍｉｄｓｎｄ，ｙａｃｅｇｄｉｕｅｏｍａｅｅｖｒｎｎａｄｌｇｏｈａｉｏｈｒｄｔｎｌｓｓｄｔｋｎｉｏｍｅｔｌｍｏｅｉ，ｎｔｅｂｓｓｆｔｅｔｉｏａｎａｉ

改进遗传算法在移动机器人全局路径规划中的应用

ＡｂｔａｔｓｒｃＡｍｉｇａｈｒｂｅｆｇｎｔｌｏｉｍｐｌｃｔｎｉｇｏａｐｔｌｎｉｇｆｒｉｎｔｔｅｐｏｌｍｓｏｅｅｉａｇｒｈａｐｉａｉｎｌｂｌａｈｐａｎｎｏｍｏｉｏｏｎｌｄｎｒｍａｕｅｃｔｏｂｌｒｂｔｉｃｕｉｇｐｅｔｒｅ
ｃｎｅｇｎｅａｄｓｏｏｖｒｅｃｏｖｒｅｃｎｌｗｃｎｅｇｎｅ，ｉｈｓｐｐｒｔｅａｔｏｓｐｏｏｅａｍｐｏｅｅｅｉｇｒｈｂｓｄｏｈｎｏｉｇｍｅｎｆｆｅｎｔｉａｅｈｕｈｒｒｐｓｎｉｒｖｄｇｎｔｃａｏｉｍａｅｎｔｅｅｃｄｎａｓｏｘｄｌｔｉ
一
个ＮＰ完全问题
。
遗传算法通过引入达尔文生物进化学说中的选择、交换、变异等概念，对经过编码的多个个体组成的群体进行遗传进化操
可视图的组合寻优方法，解决了不可行路径适应度评价问题，提
０引言
移动机器人路径规划是智能机器人学重要研究领域之一，其任务是在给定机器人运动环境的前提下，照一定的标准规按
划出一条连接移动机器人起始点和终止点的最优或次优有效路径。这一问题的优化解评价指标可以是：路径的长度、机器人与
蒋明王短张华解兴哲
（西南科技大学机器人技术及应用四川省重点实验室四川绵阳６１１）２００
摘
要
针对应用遗传算法进行移动机器人全局路径规划时遇到的早熟收敛和收敛速度慢等问题，出一种基于定长二进制路提

11基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码

基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码基本思路是：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用最短路径算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径。

上述算法使用了连接线中点的条件，因此不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。

function [L1,XY1,L2,XY2]=JQRLJGH(XX,YY)%% 基于Dijkstra和遗传算法的机器人路径规划% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensim%输入参数在函数体内部定义%输出参数为% L1 由Dijkstra算法得出的最短路径长度% XY1 由Dijkstra算法得出的最短路径经过节点的坐标% L2 由遗传算法得出的最短路径长度% XY2 由遗传算法得出的最短路径经过节点的坐标%程序输出的图片有% Fig1 环境地图（包括：边界、障碍物、障碍物顶点之间的连线、Dijkstra的网络图结构）% Fig2 由Dijkstra算法得到的最短路径% Fig3 由遗传算法得到的最短路径% Fig4 遗传算法的收敛曲线（迄今为止找到的最优解、种群平均适应值）%% 画Fig1figure(1);PlotGraph;title('地形图及网络拓扑结构')PD=inf*ones(26,26);for i=1:26for j=1:26if D(i,j)==1x1=XY(i,5);y1=XY(i,6);x2=XY(j,5);y2=XY(j,6);dist=((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)^0.5;PD(i,j)=dist;endendend%% 调用最短路算法求最短路s=1;%出发点t=26;%目标点[L,R]=ZuiDuanLu(PD,s,t);L1=L(end);XY1=XY(R,5:6);%% 绘制由最短路算法得到的最短路径figure(2);PlotGraph;hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');hold onendtitle('由Dijkstra算法得到的初始路径')%% 使用遗传算法进一步寻找最短路%第一步：变量初始化M=50;%进化代数设置N=20;%种群规模设置Pm=0.3;%变异概率设置LC1=zeros(1,M);LC2=zeros(1,M);Yp=L1;%第二步：随机产生初始种群X1=XY(R,1);Y1=XY(R,2);X2=XY(R,3);Y2=XY(R,4);for i=1:Nfarm{i}=rand(1,aaa);end% 以下是进化迭代过程counter=0;%设置迭代计数器while counter<M%停止条件为达到最大迭代次数%% 第三步：交叉%交叉采用双亲双子单点交叉newfarm=cell(1,2*N);%用于存储子代的细胞结构Ser=randperm(N);%两两随机配对的配对表A=farm{Ser(1)};%取出父代AB=farm{Ser(2)};%取出父代BP0=unidrnd(aaa-1);%随机选择交叉点a=[A(:,1:P0),B(:,(P0+1):end)];%产生子代ab=[B(:,1:P0),A(:,(P0+1):end)];%产生子代bnewfarm{2*N-1}=a;%加入子代种群newfarm{2*N}=b;for i=1:(N-1)A=farm{Ser(i)};B=farm{Ser(i+1)};newfarm{2*i}=b;endFARM=[farm,newfarm];%新旧种群合并%% 第四步：选择复制SER=randperm(2*N);FITNESS=zeros(1,2*N);fitness=zeros(1,N);for i=1:(2*N)PP=FARM{i};FITNESS(i)=MinFun(PP,X1,X2,Y1,Y2);%调用目标函数endfor i=1:Nf1=FITNESS(SER(2*i-1));f2=FITNESS(SER(2*i));if f1<=f2elsefarm{i}=FARM{SER(2*i)};fitness(i)=FITNESS(SER(2*i));endend%记录最佳个体和收敛曲线minfitness=min(fitness);meanfitness=mean(fitness);if minfitness<Yppos=find(fitness==minfitness);Xp=farm{pos(1)};Yp=minfitness;endif counter==10PPP=[0.5,Xp,0.5]';PPPP=1-PPP;X=PPP.*X1+PPPP.*X2;Y=PPP.*Y1+PPPP.*Y2;XY2=[X,Y];figure(3)PlotGraph;hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY2(i,1);y1=XY2(i,2);x2=XY2(i+1,1);y2=XY2(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');hold onendtitle('遗传算法第10代')hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',1);hold onendendif counter==20PPP=[0.5,Xp,0.5]';PPPP=1-PPP;X=PPP.*X1+PPPP.*X2;Y=PPP.*Y1+PPPP.*Y2;XY2=[X,Y];figure(4)PlotGraph;hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY2(i,1);y2=XY2(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');hold onendtitle('遗传算法第20代')hold onx1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',1);hold onendendif counter==30PPP=[0.5,Xp,0.5]';PPPP=1-PPP;X=PPP.*X1+PPPP.*X2;Y=PPP.*Y1+PPPP.*Y2;XY2=[X,Y];figure(5)PlotGraph;hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY2(i,1);y1=XY2(i,2);x2=XY2(i+1,1);y2=XY2(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');hold onendtitle('遗传算法第30代')hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',1);hold onendendif counter==40PPP=[0.5,Xp,0.5]';PPPP=1-PPP;X=PPP.*X1+PPPP.*X2;Y=PPP.*Y1+PPPP.*Y2;XY2=[X,Y];figure(6)PlotGraph;hold onx1=XY2(i,1);y1=XY2(i,2);x2=XY2(i+1,1);y2=XY2(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');hold onendtitle('遗传算法第40代')hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',1);hold onendendif counter==50PPP=[0.5,Xp,0.5]';PPPP=1-PPP;X=PPP.*X1+PPPP.*X2;Y=PPP.*Y1+PPPP.*Y2;XY2=[X,Y];figure(7)PlotGraph;hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY2(i,1);y1=XY2(i,2);x2=XY2(i+1,1);y2=XY2(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');hold onendtitle('遗传算法第50代')hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',1);hold onendendLC2(counter+1)=Yp;LC1(counter+1)=meanfitness;%% 第五步：变异for i=1:Nif Pm>rand&&pos(1)~=iAA=farm{i};AA(POS)=rand;farm{i}=AA;endendcounter=counter+1;disp(counter);end%% 输出遗传算法的优化结果PPP=[0.5,Xp,0.5]';PPPP=1-PPP;X=PPP.*X1+PPPP.*X2;Y=PPP.*Y1+PPPP.*Y2;XY2=[X,Y];L2=Yp;%% 绘制Fig3figure(8)PlotGraph;hold onhold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',1);hold onendfor i=1:(length(R)-1)x1=XY2(i,1);y1=XY2(i,2);x2=XY2(i+1,1);y2=XY2(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k');hold onendtitle('遗传算法最终结果')figure(9)PlotGraph;hold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY1(i,1);y1=XY1(i,2);x2=XY1(i+1,1);y2=XY1(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',1);hold onendhold onfor i=1:(length(R)-1)x1=XY2(i,1);y1=XY2(i,2);x2=XY2(i+1,1);y2=XY2(i+1,2);plot([x1,x2],[y1,y2],'k','LineWidth',2);hold onendtitle('遗传算法优化前后结果比较')%% 绘制Fig4figure(10);plot(LC1);hold onplot(LC2);xlabel('迭代次数');title('收敛曲线');源代码运行结果展示。

基于改进遗传算法的无人机路径规划

2021⁃02⁃10计算机应用,Journal of Computer Applications 2021,41(2):390-397ISSN 1001⁃9081CODEN JYIIDU http ：//基于改进遗传算法的无人机路径规划黄书召1*，田军委2，乔路2，王沁2，苏宇2（1.西安工业大学电子信息工程学院，西安710021；2.西安工业大学机电工程学院，西安710021）（∗通信作者1945980733@ ）摘要：针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题，提出了一种基于改进遗传算法的无人机（UAV ）路径规划方法，该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进，从而规划出平滑、可飞的路径。

首先，建立适合UAV 田间信息获取的环境模型，并考虑UAV 的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复杂、精确的数学模型；然后，提出了混合无重串选择算子、非对称映射交叉算子和启发式多次变异算子，寻找最优路径以及扩大种群搜索范围；最后，采用三次B 样条曲线对规划出的路径进行平滑，得到平滑的飞行路径，并且减少了算法的计算时间。

实验结果表明，与传统遗传算法相比，所提算法的代价值降低了68%，收敛迭代次数减少了67%；相较蚁群优化（ACO ）算法，其代价值降低了55%，收敛迭代次数减少了58%。

通过大量对比实验得出，当交叉率的值为（1/染色体长度）时，算法的收敛效果最好。

在不同环境下进行算法性能测试，结果表明所提算法具有很好的环境适应性，适合于复杂环境下的路径规划。

关键词：遗传算法；无人机；交叉算子；B 样条曲线；路径规划中图分类号：TP181；TP13文献标志码：AUnmanned aerial vehicle path planning based on improved genetic algorithmHUANG Shuzhao 1*，TIAN Junwei 2，QIAO Lu 2，WANG Qin 2，SU Yu 2（1.School of Electronic Information Engineering ，Xi ’an Technological University ，Xi ’an Shaanxi 710021，China ；2.School of Mechatronic Engineering ，Xi ’an Technological University ，Xi ’an Shaanxi 710021，China ）Abstract:In order to solve the problems such as slow convergence speed ，falling into local optimum easily ，unsmoothplanning path and high cost of traditional genetic algorithm ，an Unmanned Aerial Vehicle （UAV ）path planning method based on improved Genetic Algorithm （GA ）was proposed.The selection operator ，crossover operator and mutation operator of genetic algorithm were improved to planning a smooth and effective flight path.Firstly ，an environment model suitable forthe field information acquisition of UAV was established ，and a more complex and accurate mathematical model suitable for this scene was established by considering the objective function and constraints of UAV.Secondly ，the hybrid non -multi -string selection operator ，asymmetric mapping crossover operator and heuristic multi -mutation operator were proposed to find the optimal path and expand the search range of the population.Finally ，a cubic B -spline curve was used to smooth the planned path to obtain a smooth flight path and reduce the calculation time of the algorithm.Experimental results show that ，compared with the traditional GA ，the cost value of the proposed algorithm was reduced by 68%，and the number of convergence iterations was reduced by 67%；compared with the Ant Colony Optimization （ACO ）algorithm ，its cost value was reduced by 55%and the number of convergence iterations was reduced by 58%.Through a large number of comparison experiments ，it is concluded that when the value of the crossover rate is the reciprocal of chromosome size ，the proposed algorithm has the best convergence effect.After testing the algorithm performance in different environments ，it can be seenthat the proposed algorithm has good environmental adaptability and is suitable for path planning in complex environments.Key words:genetic algorithm;Unmanned Aerial Vehicle (UAV);crossover operator;B -spline curve;path planning 0引言近年来，受益于轻型高分子材料的发现以及嵌入式、自动化、信号处理、无线通信等技术的发展与成熟，无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在田间信息获取、农业植保、设施巡检、物流配送［1-2］等场景中广受青睐。

一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

一
和Ｓ中（ｔ时为Ｒ与终点Ｄ）第段随机产生一点Ｐ顺次连接上述点，即为图中所示的初始路径
系列点连接而成的路径．结构为其
Ｘ１ｙ１Ｘ２ｙ２ … Байду номын сангаас Ｘ，１ｙｒＸｒ，１．．
Ｔ＝Ｂ，ｌＰ，ｌＲ，２Ｓ，３Ｐ，３Ｒ，４＝＝［Ｒ，ｌＳ，２Ｐ，２Ｒ，３Ｓ，４Ｐ，Ｄ．］
Ｓ一｛Ｉ七，，，Ｉｋ｝ｋ，２ … 是，ｒ（）２
性，使得收敛速度加快，减少了进化的代数．同时在出现局部最优解时能迅速跳出，避免早熟收敛的出现．文中通过计算机仿真在比赛用足球机器人上进行了算法验证，明了该算法的有效性．证
＊收稿日期：０８０ —４２０ —４２
敛速度慢 ” 问题，计了一种用于路径规划的改进遗传算法．算法根据规划问题的具体要的设该求，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．用ＭＡＴＬ采ＡＢ软件进行仿真，改进算法与标准算法进行对比，将结果得出改进算法缩短了路径长度和运行时间．明了本算法的正确性和高效性．证关键词：机器人；路径规划；遗传算法；编码；种群初始化；自适应参数调整
收敛和收敛速度慢的问题，早熟收敛会使算法陷人

基于改进遗传算法的工业机器人路径规划研究

基于改进遗传算法的工业机器人路径规划研究随着工业自动化的不断普及，工业机器人的应用范围越来越广泛。

而在工业机器人的操作中，路径规划是非常重要的一环。

如果路径规划不仅高效而且安全，则工业生产的效率可以得到很大的提高。

目前，针对机器人路径规划的研究大多基于遗传算法。

然而，由于遗传算法的一些局限性，其效率并不尽如人意。

因此，为了提高机器人路径规划的质量和效率，本文对遗传算法进行改进，并探讨其在工业机器人路径规划中的应用。

一、遗传算法在工业机器人路径规划中的应用遗传算法是一种在计算机科学和人工智能领域中广泛应用的优化算法。

它通过模拟自然进化过程，从而在复杂的搜索空间中搜索最优解。

在机器人路径规划问题中，遗传算法主要应用于寻找最短路径或者最优路径。

其具体流程如下：1. 初始化种群：从随机的起点和终点开始，生成一定数量的个体（即路径），并将它们组成一个初始种群。

2. 适应度函数：根据路径的长度，计算每个个体的适应度值。

适应度值越优秀的个体，被选中的概率也越大。

3. 选择操作：根据适应度对所有个体进行选择，选择算子可以使环境保持多样化，达到探索多种可能的目的。

4. 交叉操作：在被选择的个体中进行随机的交叉操作，以产生新的个体。

交叉操作的目的在于增强群体的多样性和优化搜索效率。

5. 变异操作：在产生的个体中，进行随机的变异操作。

一般而言，变异概率是极小的，因为变异一次很有可能使得适应度下降。

6. 重复上述步骤：重新计算每个个体的适应度值、选择重新生成新的个体，如此反复，直到满足停止条件，即找到最优或者达到迭代次数。

基于遗传算法的机器人路径规划问题，虽然在处理简单问题时有效，但是当搜索空间复杂度提高以后，遗传算法会出现局限性，即陷入局部最优解。

为了解决这一问题，本文提出了基于改进遗传算法的工业机器人路径规划。

二、改进遗传算法在工业机器人路径规划中的应用针对遗传算法出现的局限性，在工业机器人路径规划中引入了两个改进的措施：仿射变换和差分进化。

基于遗传算法的机器人路径规划

4.3 基于遗传算法的机器人路径规划4.3.1 遗传算法简介[50] [51]在1975年前后，美国Michigan大学John H Holland教授根据达尔文的适者生存的进化理论研究出一种人工智能的方法——遗传算法，这种算法以生物进化、遗传原理来设计算法的原理，在算法里面还添加了统计理论学随机过程等数学方法，最终形成了该算法一种独特的理论。

遗传算法在求解时，先从一个初始群体的变量开始，依次求解出最佳解，最后得出满足预设的算法要求的迭代次数为最后结果。

这种算法是迭代算法的一种。

遗传算法是模拟大自然中生物生存的理念而产生的一种自然选择和群体遗传理论的查找式算法。

在这个算法里面把每一个需要求解决的问题尽量编码设计成“染色体”，多个染色体接着可以形成种群，在这个过程会出现选择、变异、交叉、复制等遗传操作。

遗传算法初始设定时，首先随机产生一个初值即一个种群，然后依照算法的函数对种群内的个体进行处理评估，并产生相应的对环境适应度数值。

接着算法会根据这些适应度值选择优秀的个体进行下一代衍生，然后把选出来的优秀进行变异、交叉处理。

目前在机器人的路径设计里面遗传算法得到广泛的应用，而且应用范围不仅在单个机器人的行进里面，而是在多个机器人的合作里面也有广泛应用，并且都取得不错的效果。

遗传算法是一种鲁棒性的应用于复杂系统优化的查询式算法，遗传算法与其他只能优化算法相比时，他有以下特点：（1）把决策变量编码化，以一编码做算法处理的对象。

（2）在算法里面以计算出的适应值为查询其他数据的信息。

（3）遗传算法的查询过程从一个种群开始查询，而不从一个一个体开始。

（4）遗传算法的查询是一种依据概率查询，而非确定值查询。

遗传算法的基本流程如下图4.10所示：图4.10 基本遗传算法的流程图4.3.2利用遗传算法进行路径规划4.3.2.1 规划空间的栅格法建模假设机器人工作空间为二维结构化空间, 障碍物位置、大小已知, 且在机器人运动过程中, 障碍物的位置、大小均不发生变化。

机器人路径规划算法的研究与改进

机器人路径规划算法的研究与改进近年来，随着技术的快速发展，人工智能领域的研究也日益深入。

机器人成为了众多领域中不可或缺的一部分，其中路径规划算法就扮演着关键的角色。

路径规划算法的研究与改进不仅对机器人的移动效率和安全性具有重要意义，也对人们生活中的智能交通、自动化仓储等方面产生了积极的影响。

传统的路径规划算法主要有A*（A-star）、Dijkstra和最小生成树等。

A*算法是基于图搜索的启发式算法，通过在每一步选择离目标位置最近的路径，避免了无谓的搜索，提高了搜索效率。

Dijkstra算法则是一种单源最短路径算法，适用于具有正权边的图结构。

而最小生成树算法主要解决连通图中选择最小边的问题。

然而，这些传统算法在应对复杂的实时环境时往往效果并不理想。

因此，近年来研究者们开展了大量的机器人路径规划算法的改进工作，以提高算法的性能。

一方面，使用优化算法和机器学习技术对路径规划算法进行改进，另一方面则探索新的路径规划算法，如遗传算法、模拟退火算法等。

优化算法和机器学习技术在路径规划算法中的应用，可以大大提高算法的效率和准确性。

例如，采用遗传算法优化路径规划中的权重参数，可以根据不同的实时环境，自动调整权重以适应不同的需求。

此外，机器学习技术可以通过对大量历史数据的学习，提高算法的智能性和适应性。

除了优化算法和机器学习技术，新的路径规划算法也成为了研究热点。

例如，蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过蚁群信息素的传递和留下的轨迹，快速找到最优路径。

又如，模拟退火算法则通过模拟固体在退火过程中的结晶过程来寻找全局最优解。

在路径规划算法的研究与改进过程中，还需要考虑到实际应用场景的特殊性。

例如，在自动化仓储中，机器人需要考虑货物的存放位置、重量和大小等信息，避开障碍物并进行高效的路径规划。

在智能交通领域，机器人需要根据实时的车流量、交通信号等信息选择最佳路径。

因此，算法的改进必须兼顾理论与实践的结合，才能更好地满足实际需求。

AGV与人工智能算法的结合优化路径规划

AGV与人工智能算法的结合优化路径规划人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术在各行各业都有广泛的应用，其中与自动导航设备自动引导车（Automated Guided Vehicle, AGV）结合使用的路径规划是其中之一。

AGV是一种能够自主在指定区域内进行运输、搬运等操作的机器人设备。

而通过结合人工智能算法，可以对AGV的路径规划进行优化，提高工作效率和自主性。

一、AGV与人工智能算法的基本原理AGV是通过搭载传感器、扫描仪和导航系统等设备，实现自主导航和路径规划的机器人。

AGV的导航系统通过识别环境中的障碍物和目标点，确定最优的路径，并通过传感器实时感知环境变化，以保证行驶的安全性和准确性。

在传统的路径规划中，我们通常使用A*算法、Dijkstra算法等来确定AGV的运动路径，但这些算法无法应对复杂的环境变化和实时信息。

而人工智能算法，如深度强化学习和遗传算法等，能够通过不断的学习和优化，使AGV可以在复杂的环境中做出更加智能且高效的决策。

二、AGV路径规划的优化方法1. 深度强化学习深度强化学习是一种利用神经网络来实现学习和决策的方法。

通过对大量样本进行模拟或实际的训练，AGV可以学习到在不同场景下的最优行为。

在路径规划中，AGV可以通过深度强化学习来确定每个时间步的最佳动作，以达到效率和准确性的最大化。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化原理的优化算法。

在AGV的路径规划中，通过将不同的路径方案视为个体，使用遗传算法来生成新的路径方案。

通过交叉、变异等操作对路径方案进行进化和优化，以得到适应度更高的路径。

3. 蚁群算法蚁群算法是模拟蚂蚁在寻找食物过程中的群体行为而得到的一种优化算法。

在AGV的路径规划中，蚁群算法可以模拟蚂蚁释放信息素的行为，使得AGV在选择路径时能够更快速地找到最优路径。

蚁群算法具有并行性和自适应性的特点，能够很好地适应复杂的环境和目标变化。

基于遗传算法的机器人路径规划优化

基于遗传算法的机器人路径规划优化随着机器人技术的不断发展，机器人越来越广泛地应用于各个领域。

例如，机器人在工业制造、医疗、物流等领域中，具有很大的发展潜力。

机器人路径规划是机器人技术中非常重要的一个研究领域，优化路径规划可以使机器人执行任务更加高效、准确。

本文将介绍基于遗传算法的机器人路径规划优化的原理以及应用。

一、机器人路径规划的原理机器人路径规划是指机器人在执行任务时，从起点到终点的运动路径确定的问题。

机器人路径规划优化的目标是寻找一条最短或者最快的路径。

机器人路径规划优化的核心是在考虑机器人在路径中所感受到的环境情况，尽可能减小机器人所受到的阻碍。

因此，机器人路径规划优化的难点在于如何尽可能快地找到最佳的路径。

机器人路径规划的主要思想是在运动的过程中根据机器人感知到的环境信息作出决策。

当感知到环境信息发生变化时，机器人会按照事先设定的规则更新自己的运动状态，并重新计算路径。

在路径规划的过程中，需要考虑到机器人的动态特性，包括机器人的速度、加速度以及转弯半径。

机器人路径规划的过程中，需要不断的调整机器人的状态，以使其能够更快、更准确地达到终点。

二、遗传算法的优势在机器人路径规划优化中，遗传算法具有很大的优势。

遗传算法是一种全局优化算法，可以在搜索空间内找到全局最优解。

在机器人路径规划的过程中，由于机器人的转弯半径、速度等参数很难直接地计算，因此需要对这些参数进行优化。

遗传算法具有很好的全局搜索能力，能够有效的优化路径规划参数，从而使机器人达到最佳路径。

在遗传算法的优化过程中，需要构建适应度函数来评估路径规划的优劣。

适应度函数的目的是将路径规划的结果转化为一个标量指标，以便于相互间的比较。

适应度函数的定义对优化结果的好坏具有非常大的影响。

在路径规划优化中，适应度函数需要兼顾机器人的运动轨迹的短程和时间的长程，具有很强的合理性和实用性。

三、基于遗传算法的机器人路径规划优化的应用机器人路径规划优化的应用在工业生产、安防系统和物流等领域中非常广泛。

基于GIS和改进遗传算法的最优路径规划

2009 年第 10 期
1 遗传算法的原理介绍
遗传算法是根据生物进化思想的启发而得出的一种全局优化算法 , 在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法 , 它仅需给出目标函数的描述 , 从全局空间出发搜索问题的最优解[4] 。其原理是从一组随机产生的称为 “种群”的初始解开始搜索过程。种群中的每个个体是问题的一个解 , 称为 “染色体 (由一串基因组成) ”。染色体在后续迭代中不断变化 , 生成的下一代染色体称为后代 , 后代是前一代染色体通过交叉或变异运算形成的。群体不断地经过遗传和进化 , 并且每次都按照优胜劣汰的规则将适应度较高的个体更多的遗传到下一代。这样在经过若干代后 , 算法收敛于最好的染色体 , 它就成为问题的最优解。
函数如下 :
∑ ∑ min Z = min (α1 tij + α2 ( - lg Pij ) ) (3)
其中 0 ≤i , j ≤n , n 为顶点个数。α1 、α2 为权
重系数 , 分别表示时间和安全性两个不同优化指标
的重要性。
2009 年第 10 期
3 改进的遗传算法
311 染色体的编码表示一条路径相当于一个染色体。一条路径的染色
体编码不能采用传统遗传算法中的数值编码方式 (如二进制和实数编码) 而是采用该路径的结点序列 , 这样才能更直接、更具体地表达路径的实际意义 , 同时也有利于适应度函数的选取和适应值的计算。结点号是染色体中的基因。由于最优路径不应该出现环路 , 因此染色体中不允许有重复的基因码。染色体的第一位置基因总是路径的源结点 , 最后一个位置基因是目的结点 , 染色体的长度是变化的 , 但不可能超过最大长度 N ( N 为无向图的结点数) 。染色体的存储结构采用链表形式 , 其主要优点是可以动态地插入和删除结点。 312 初始种群的产生

基于遗传算法的多目标路径规划算法研究

基于遗传算法的多目标路径规划算法研究多目标路径规划是指在给定起点和终点的情况下，通过考虑多个目标的要求，找到一条最优路径，使得这条路径在满足各个目标的同时具有最佳的性能。

传统的路径规划算法通常只考虑单一目标，无法应对多个目标的需求。

而基于遗传算法的多目标路径规划算法则可以有效解决这一问题。

一、引言多目标路径规划在现实生活中有广泛应用，例如物流配送、机器人导航等领域都需要解决多个目标的路径规划问题。

传统的方法往往采用加权求和的方式将多个目标转化为单一目标进行求解，忽略了目标之间的相互关系。

基于遗传算法的多目标路径规划算法则可以更好地考虑目标之间的关系，得到一组具有平衡性的最优解。

二、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化方法，通过模拟遗传、交叉和变异等过程，逐步搜索最优解。

它具有全局搜索能力、不依赖于问题的具体形式以及对多目标问题的适应性等优点。

三、多目标路径规划问题建模在多目标路径规划问题中，我们通常需要考虑车辆的行驶距离、时间、燃料消耗等多个目标。

假设有n个目标需要优化，我们可以定义一个n维的目标向量f=(f₁, f₂, ..., fₙ)，其中fi表示第i个目标的值。

路径规划问题可以转化为求解一个适应度函数的最优解，即找到一组解X=(x₁, x₂, ..., xₙ)，使得目标向量f最优。

四、基于遗传算法的多目标路径规划算法设计1. 初始化种群：随机生成一组初始解作为种群，并计算每个解的适应度。

2. 选择操作：采用多目标优化中的非支配排序算法，选取一部分较优解作为父代。

3. 交叉操作：通过交叉操作产生新的解，并进行变异操作，得到新的子代。

4. 更新种群：将父代和子代合并，并采用多目标优化中的非支配排序和拥挤度算法筛选出较优解作为新的种群。

5. 终止条件判断：当满足终止条件时，算法停止，并输出最优解集合。

五、实验与结果分析我们通过设计实验，在不同规模的路径网络上测试基于遗传算法的多目标路径规划算法。

基于遗传算法的机器人路径规划研究

基于遗传算法的机器人路径规划研究机器人的路径规划是人工智能领域的一个重要研究方向，通过设计合理的路径规划算法，可以让机器人有效地避开障碍物，快速到达目标位置。

遗传算法作为一种优化算法，被广泛应用于机器人路径规划研究中。

本文将介绍基于遗传算法的机器人路径规划的研究进展和相关方法。

一、遗传算法原理简介遗传算法是模拟自然界的生物进化过程，通过模拟遗传、突变、选择等操作，求解优化问题的近似最优解。

遗传算法的基本思想是将问题的解表示为染色体，然后通过交叉、变异等操作改变染色体，找到最优解。

在机器人路径规划中，可以将机器人的路径表示为染色体，每个染色体由一系列路径点组成。

目标是找到一条从起点到终点的最优路径。

二、基于遗传算法的机器人路径规划方法1. 初始化种群：根据机器人的环境和优化目标，生成初始种群，每个个体表示一条路径。

2. 适应度评价：根据路径长度、碰撞风险等指标，评估每个个体的适应度。

3. 选择操作：根据适应度的大小，选择部分个体作为父代，保留优秀的解。

4. 交叉操作：选取父代中的两个个体，通过交叉操作生成新的个体。

可以采用单点交叉、多点交叉等交叉方式。

5. 变异操作：对新生成的个体进行变异操作，引入一定的随机性，增加解的多样性。

6. 更新种群：将父代和后代合并，形成新的种群。

7. 重复执行3-6步骤，直到满足停止条件。

8. 获取最优解：从最终种群中选择适应度最高的个体作为机器人的最优路径。

三、实验结果与应用许多研究者通过实验验证了基于遗传算法的机器人路径规划方法的有效性。

例如，针对复杂的环境和多目标路径规划问题，研究者通过遗传算法得到了高效的路径规划方案。

此外，基于遗传算法的机器人路径规划也得到了广泛的应用。

在工业自动化领域，机器人路径规划是保证生产线高效运行的关键技术之一。

利用遗传算法可以快速求解复杂的路径规划问题，提高生产线的自动化水平。

四、存在的问题与展望尽管基于遗传算法的机器人路径规划方法在很多情况下表现良好，但仍然存在一些问题需要解决。

遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｉｓｎａｉｍｐｏｒｔａｎｔｓｕｂｊｅｃｔｉｎｍｏｂｉｌｅｒｏｂｏｔｒｅｓｅａｒｃｈａｒｅａ．Ｉｔａｉｍｓｔｏｖｅｉｒｆｙｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｇｅｎｅｉｔｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｔｏｗａｒｄｓ
第２３卷第１１期２０１３年１１月
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＲＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｖｏ１．２３Ｎｏ．１１ＮＯＶ．２０１３
遗传算法在移动机器人路径规划中的应用
ｏｂｓｔａｃｌｅａｖｏｉｄａｎｃｅｎｄａｓｍｏｏｔｈｎｅｓｓｏｐｔｉｍｉｚａｉｔｏｎ．Ｔｈｒｏｕｇｈｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓ，ｈｅｔａｌｇｏｉｔｒｈｍｐｅｆｏｒｒｍｓｗｅｌｌｉｎｓｔａｔｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｗｉｈｔｏｂｓｔａｃｌｅｓｉｎｃｏｍｐｌｅｘｓｈａｅｓｐａｎｄｉｔｓｅｉｃｆｉｅｎｃｙｎｄａａｃｃｕｒａｃｙｓａｉｔｓｉｅｆｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ．

机器人路径规划中的改进型遗传算法

摘要：出了一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。针对机器人路径规划的实际应用，化设计了交叉算子和插入和删除两种遗传操作。通过把地图特征信息作为参与决策的已知条件来约束遗传算子的操作过程，高提
了算法的进化效率。自定义遗传算子的使用，得算法对复杂地图也表现出良好的适应能力。计算机仿真实验证明该算法在最优使解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。关键词：传算法；器人路径规划；叉算子；遗机交变异算子；自定义遗传算子
ＴＡＮＧＧｕ — ｉＣｏｘｎ，ＨＥｏｇ，ＮＸｉｎＹＵＡＮｎＹａｇ
复旦大学信息学院，海２０３上０４３
ＳｈｏｆＩｆｒｔｎＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＦｄｉｅｓｙＳａｇａ０４３，ｈｎｃｏ１ｏｎｏｍａｉｃｅｃｎｅｈｏｏｙ，ｕａＵｎｖｒｉ，ｈｎｈｉ２０３ＣｉａｏｎｔＥ— ｉ：４０１４＠ｆｄ．ｄ．ｎｍａ１０２２０４ｕａｅｕｃｎ
Ｋｅｒｓ：ｇｎｔｇｒｈ；ｏｏｉａｈｐａｎｎ；ｒｓｏｅｐｒｔｒｍｕａｉｎｏｅａｏ；ｕｔｍｉｅｅｅｉｐｒｔｒｙｗｏｄｅｅｉａｏｔｍｒｂｔｐｔｌｉｇｃｏｓｖｒｏｅａｏ；ｔｔｐｒｔｒｃｓｏｚｄｇｎｔｏｅａｏｃｌｉｃｎｏｃ

改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用

ｗａｒｄｃｄｂｓｄｏｅｅｉｌｏｔｍ，ａｄｔｅｆｎｓａｕｆｅｃａｈｉｅａｕｔｄＡｎｅｉｉｎｅｅａｕｅｓｐｏｕｅａｅｎｇｎｔａｇｒｈｃｉｎｈｔｅｓｖｌｅｏａｈｐｔｓｖｌａｅ．ｉｆｃｅｔｔｍｐｒｔｒｕｄｔｇｆｎｔｎｗａｅｉｅｈｏｇｅｅｒｓｏｅｎｔｔｏ．Ａｎｙａｏｔｇｔｅｒｎｏｍｏｉｇｒｌｏｐａｉｕｃｉｓｄｖｓｄｔｒｕｈａｓｒｓｃｏｓｖｒａｄｍｕａｉｎｎｏｉｄｂｄｐｉｈａｄｍｖｎｕｅｆｎ
叉、变异，并借助模拟退火中Ｍｅｏｉ算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数，ｔｌｍｐｓ获得了从起始点到目标点的一条
全局最优路径，并在ＭＴＡＡＬＢ环境中进行了仿真。仿真果证明算法的收敛速度、搜索质＿和最优路径规划效率都有＿明显屠『
Ｍｅｒｐｏｉｌｏｔｍ，ａｇｏａｐｔｍａｔｂｔｎｄｆｏｍｈｔｒｉｇｐｉｏｔａｇｔｐｉ．Ｆｎｌｙ，ｔｅｓ— ｔｏｌｓａｇｒｈｉｌｂｌｏｉｌｐａｈｗａｓｏｍｅｒｔｅｓａｔｎｏｎｔｔｈｅｔｒｅｏｎｔｉａｌｈｅｆａｉｂｉｉｎｄｅｆｃｉｎｙｏｈｉｌｏｔｍｒｅｆｅｎｔａｌｂｎｖｒｎｅｌｔａｆｅｃｆｔｓａｇｒｈａｅｖｒｉｄｉｈｅＭｔａｅｉｏｍｎ．Ｔｈｉｕａｉｎｒｓｌｓｄｙｉｉｉｅｓｍｌｔｏｕｔｅｍｏｓｒｔｈｔｅｎｔｅｔａａ

基于改进DDPG算法的机器人路径规划研究

基于改进DDPG算法的机器人路径规划研究摘要：机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色，机器人路径规划研究是机器人学领域的热门研究方向之一。

本文基于改进的深度确定性策略梯度算法（DDPG）提出了一种新的机器人路径规划方法。

该方法结合了DDPG算法中的Actor-Critic结构和Q-learning思想，利用神经网络构建机器人路径规划的环境及策略模型，实现了机器人智能路径规划。

本文在Open Gym和自主研发的仿真平台上进行实验，结果表明本文提出的机器人路径规划方法在性能上优于传统的路径规划方法。

关键词：机器人路径规划；深度确定性策略梯度算法；Actor-Critic结构；Q-learning思想；神经网络；仿真实验一、引言机器人技术是近年来发展最为迅猛的领域之一，机器人在工业、医疗、军事、教育等多个领域都有广泛的应用。

机器人路径规划是机器人技术领域的关键研究方向之一，其目的是为机器人提供一条最佳路径，使机器人能够在空间中准确地执行任务。

传统的机器人路径规划方法存在着缺陷，例如路径长度过长、路径不够平滑等问题，严重影响了机器人执行任务的效率。

因此，研究更先进的机器人路径规划算法对于提高机器人的运动效率和任务执行能力至关重要。

当前，深度学习技术已经得到广泛的应用，其中深度强化学习算法是近年来最热门的研究领域之一。

确定性策略梯度算法（DDPG）是深度强化学习中应用广泛的算法之一，它可以学习到一个连续的策略函数，并且在状态空间连续的情况下达到了较好的学习效果。

因此，将DDPG算法应用到机器人路径规划领域具有很好的研究前景和应用前景。

本文基于改进的DDPG算法，提出了一种新的机器人路径规划方法。

该方法结合了DDPG算法中的Actor-Critic结构和Q-learning思想，利用神经网络构建机器人路径规划的环境及策略模型，实现了机器人智能路径规划。

本文在Open Gym和自主研发的仿真平台上进行实验，结果表明本文提出的机器人路径规划方法在性能上优于传统的路径规划方法。

基于遗传算法和改进人工势场法的机器人路径规划方法[发明专利]

专利名称：基于遗传算法和改进人工势场法的机器人路径规划方法
专利类型：发明专利
发明人：刘峰,贺华玲
申请号：CN202011483873.4
申请日：20201216
公开号：CN112596525A
公开日：
20210402
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于遗传算法和改进人工势场法的机器人路径规划方法，属于机器人路径规划方法技术领域。

该方法包括以下步骤：利用改进人工势场法对移动机器人的工作区域进行环境建模；设置相关参数，包括人工势场法和遗传算法的相关参数；选择人工势场的合势场强度的倒数作为遗传算法的适应度函数，并计算出适应度函数值；利用遗传算法对编码参数进行寻优，获得最优参数，根据所述最优参数计算出机器人的路径点，最终在复杂的多障碍物的环境中得到最优路径。

本发明不仅解决了传统势场法的缺陷，避免陷入局部极值点和消除震荡点，而且利用遗传算法的特性提高了获得机器人路径规划的全局最优解或近优解，对路径质量和规划效率有很大提升。

申请人：中国地质大学(武汉)
地址：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
国籍：CN
代理机构：武汉知产时代知识产权代理有限公司
代理人：张毅
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路径规划算法学术论文分析报告

路径规划算法学位论文(2012-2018年)分析报告Path planning Algorithm dissertation analysis report方建勇1（余姚，浙江315400）摘要：通过超星发现系统，我们大致了解到路径规划算法学位论文所涉及的相关领域，可以明确地判断出哪些高校院所发表的学位论文较多，为我们从事算法产线的快速原型构造做了比较好的指引。

关键词：路径规划算法学位论文分析报告Abstract：Through the superstar discovery system,we generally understand the relevant fields involved in the Path planning algorithm dissertations.We can clearly determine which college dissertations have published more dissertations and do a better job for us in the rapid prototyping of algorithmic production lines. Guidelines.Key words：Path planning;Algorithm;dissertation;Analysis report路径规划是运动规划的主要研究内容之一。

运动规划由路径规划和轨迹规划组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线称之为路径，构成路径的策略称之为路径规划。

路径规划在很多领域都具有广泛的应用。

在高新科技领域的应用有：机器人的自主无碰行动；无人机的避障突防飞行；巡航导弹躲避雷达搜索、防反弹袭击、完成突防爆破任务等。

在日常生活领域的应用有：GPS导航；基于GIS系统的道路规划;城市道路网规划导航等。

在决策管理领域的应用有：物流管理中的车辆问题(VRP)及类似的资源管理资源配置问题。