基于混沌遗传算法的机器人路径规划

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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。

路径规划算法及其应用综述

路径规划算法及其应用综述路径规划算法是人工智能领域中的重要分支，广泛应用于机器人导航、无人驾驶、图像处理、自然语言处理等领域。

本文将综述路径规划算法的发展历程、种类、特点及其在不同领域的应用情况，并探讨未来的研究趋势和应用前景。

关键词：路径规划算法，最优化算法，无模型算法，数据挖掘算法，应用领域，未来展望。

路径规划算法旨在为机器人或无人系统找到从起始点到目标点的最优路径。

随着人工智能技术的不断发展，路径规划算法在各个领域的应用也越来越广泛。

本文将介绍最优化算法、无模型算法和数据挖掘算法等路径规划算法的种类和特点，并探讨它们在不同领域的应用情况，同时展望未来的研究趋势和应用前景。

路径规划算法可以大致分为最优化算法、无模型算法和数据挖掘算法。

最优化算法包括Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法等，它们通过构建优化图和求解最优路径来寻找最短或最优路径。

无模型算法则以行为启发式为基础，如蚁群算法、粒子群算法等，通过模拟自然界中的某些现象来寻找最优路径。

数据挖掘算法则从大量数据中提取有用的信息来指导路径规划，如k-最近邻算法等。

最优化算法在路径规划中应用较为广泛，其中Dijkstra算法和A算法是最常用的两种。

Dijkstra算法通过不断地扩展起始节点，直到找到目标节点为止，能够求解出最短路径。

A算法则通过评估函数来对每个节点进行评估，从而找到最优路径。

无模型算法则在求解复杂环境和未知环境下的路径规划问题中具有较大优势，例如蚁群算法可以通过模拟蚂蚁寻找食物的过程来求解最短路径问题。

数据挖掘算法则可以通过对大量数据的挖掘来指导路径规划，例如k-最近邻算法可以根据已知的k个最近邻节点的信息来指导路径规划。

路径规划算法在各个领域都有广泛的应用。

在机器人领域中，路径规划算法可用于机器人的自主导航和避障，例如在家庭服务机器人中，通过路径规划算法可以实现从客厅到餐厅的最短路径规划。

在无人驾驶领域中，路径规划算法可用于实现自动驾驶车辆的导航和避障，从而保证车辆的安全行驶。

混沌遗传算法

5. 使用方法
5. 使用方法
起源
(2) 初始化种群，包括个体数、染色体长度、
初始种群的生成方式等
(4) 通过混沌映射生成随机数，并使用遗传算法行选择、交叉和变异操作，生成新的子代
种群
(6) 根据适应度值，选择最优个体作为当
前种群的代表
发展
(1) 确定优化问题的目标函数和约束条
件
(3) 计算每个个体的适应度值
(2) 优化算子设计：混沌遗传算法通过设计不同的优化算子，如选择、交叉和变异等，使得算法能够更好地探索搜索空间。比如，可以通过引入混沌映射来增加选择算子的随机性，通过引入混沌序列来增加变异算子的多样性等
(3) 自适应参数调整：混沌遗传算法通过自适应地调整算法的参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，来提高算法的性能。这样可以使得算法能够根据问题的特点和搜索进程的情况来自动调整参数，提高算法的适应性和鲁棒性
(1) 参数选择困难：混沌遗传算法中的混沌映射参数需要根据具体问题进行选择，但选择合适的参数并不容易，需要进行大量的试验和调整
(2) 收敛速度慢：混沌遗传算法在搜索过程中容易陷入局部最优解，很难快速找到全局最优解，导致收敛速度较慢
(3) 算法复杂度高：混沌遗传算法结合了遗传算法和混沌映射，算法复杂度较高，需要较长的计算时间和大量的计算资源
LOGO
混沌遗传算法
汇报人:XX
日期：xxx
1 1. 文章创新点 3 3. 代码 5 5. 使用方法
-
2 2. 实现过程
4
4. 存在问题
PART 1
1. 文章创新点
1. 文章创新点
混沌遗传算法是一种将混沌理论与遗传算法相结合的优化算法。它的创新点主要体现在以下几个方面

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。

机器人路径规划

那么能否得到不需要指定中间点的速度，同时在整个运行时间内位置、速度和加速度都是连续的插值函数？答案是肯定的，方法就是采用样条插值技术。
下面针对关节角轨迹规划问题，给出常用的三次样条插值函数的定义。
在机械臂运行区间[0, tf]上取n+1个时间节点 0=t0 <t1 <t2 <<tn-1 <tn=tf 给出这些点处关节角位置函数的n+1个值（路径点）qi，i=0,1,2,…,n。要求
7-11
到式7-10和式7-11得：
q0 a0
ห้องสมุดไป่ตู้
其解为：
a0 q0
a1 0
a2

3
t
2 f
(q f
-q0 )
a3

2
t
3 f
(q0
-q f
)
满足约束条件的三次多项式：
qf
a0 a1t f

a2t
2 f

a3t
3 f
0 a1
0 a1 2a2t f

3a3t
2 f
1 d0
2
p - pobs d0 else
7-2
其中pobs是障碍物位置，d0表示障碍物的影响范围，h是斥力常数。
根据（7-1）式，机器人受到的引力表示为
Fatt p -Eatt K pgoal - p
7-3
3
障碍点 O Fatt
目标点 G
机器人
位置点 p
移动机器人路径规划
移动机器人路径规划的任务: 已知机器人初始位姿、给定机器人的目标位姿，在存在障碍的环境中规划一条无碰撞、时间（能量）最优的路径。若已知环境地图，即已知机器人模型和障碍模型，可采用基于模型的路径规划。

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。

基于遗传算法B样条曲线优化在机器人轨迹规划中应用

基于遗传算法B样条曲线优化在机器人轨迹规划中应用一、概述随着科技的飞速发展，机器人技术已成为现代工程领域中的研究热点。

在机器人技术中，轨迹规划是机器人运动控制的关键环节，直接影响到机器人的运动性能、工作效率及能量消耗。

传统的机器人轨迹规划方法往往基于预设的路径进行优化，但在复杂环境和动态任务面前，这种方法的灵活性和适应性显得不足。

探索更为智能、高效的轨迹规划方法显得尤为重要。

基于遗传算法的B样条曲线优化在机器人轨迹规划中的应用逐渐受到关注。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，具有强大的全局搜索能力和自适应性，能够处理复杂的非线性、多峰值优化问题。

B样条曲线作为一种灵活的曲线描述工具，能够精确地表示复杂的空间曲线，且在机器人轨迹规划中具有良好的连续性和平滑性。

通过将遗传算法与B样条曲线优化相结合，可以在机器人轨迹规划中实现更为智能的优化过程。

可以利用遗传算法的全局搜索能力，对B样条曲线的控制点进行优化，从而得到更合适的机器人轨迹。

这种方法不仅可以提高机器人的运动性能，还可以适应复杂环境和动态任务的变化，为机器人轨迹规划提供新的解决方案。

基于遗传算法B样条曲线优化在机器人轨迹规划中的应用，是一种具有潜力的新方法。

本文旨在深入探讨这一方法的理论基础、实现过程、优势及其在实际应用中的效果，为机器人轨迹规划的研究提供新的思路和方向。

1. 介绍机器人技术的快速发展和广泛应用。

随着科技的飞速进步，机器人技术已成为当今工业、医疗、军事、服务等多个领域不可或缺的重要技术。

机器人技术的快速发展得益于计算机、电子、传感器、人工智能等多个领域的融合与协同推进。

尤其在轨迹规划方面，随着算法的持续创新和优化，机器人运动的精准性和效率性不断提高。

在此背景下，机器人轨迹规划的重要性愈发凸显，它关乎机器人的工作效率、能源利用率以及人机交互的流畅性。

机器人技术的广泛应用使得其在生产制造、物流运输、医疗手术、家庭服务等领域大放异彩，极大地提高了生产效率和人们的生活质量。

机器人路径规划算法探讨

Business!·233·机器人路径规划算法探讨陈书光作者简介：陈书光，（1980－），男，籍贯：河南省唐河县，汉族，学历：研究生，职称：讲师，研究方向：数据库技术、软件设计、算法分析。

摘要：机器人路径规划问题被定义为一个障碍的工作环境中找到一个适当的从起点到终点的运动路径，机器人在运动过程中能安全无碰撞，绕过所有的障碍。

屏障环境的机器人无碰撞路径规划是一个重要的研究课题，智能机器人，由于障碍物空间机器人运动规划的高度复杂性，使得这个问题一直没有得到很好的解决。

路径规划问题的基础上，机器人的工作环境模型可以分为2类，一个是基于模型的路径规划，经营环境的整体的信息是可预测的；另一种是基于传感器的路径规划，环境信息完全未知或部分未知。

关键词：机器人路径规划算法一、本文就常见的几种常见的路径规划算法及应用进行简单的探讨如下：（一）遗传算法概念遗传算法是根据达尔文的进化论，模拟自然选择的一种智能算法，“适者生存”是它的核心机制。

遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的。

基于随机早期人口，根据的原则，优胜劣汰，适者生存，世代演化产生更好的人口大概。

在每一代，根据问题域的个体适应度大小来选择个人，然后选定的个人在自然遗传学，遗传算子组合交叉和变异，产生代表性的解集的人口。

通过这些步骤，后生代种群比前代对于环境具有更好的适应性。

人口最优个体解码后可作为近似最优解。

（二）遗传算法的特点作为一种智能算法，遗传算法具有如下特点：①遗传算法在寻优过程中，只把适应度函数的值作为寻优判据。

②遗传算法是由一个问题集合（种群）开始的，而不是从一个个体开始的。

故而遗传算法的搜索面积很大，适合全局寻优。

③遗传算法根据概率性的变换规则进行个体的优胜劣汰并推动种群的进化。

④遗传算法具有隐含的并行性。

⑤遗传算法具有自组织、自适应以及内在的学习性，同时遗传算法具有很强的容错能力。

⑥遗传算法的基本思想简单。

对于复杂的和非线性的问题具有良好的适应性。

移动机器人路径规划的仿真研究

路径。
些传统算法均具有不足，人工势场法结构简单，合于低如适层的实时控制，在规划路径存在陷阱，得机器人停滞或但使
在障碍物前振荡不前，现死锁现象。栅格法适用于全局路出
径规划，但是会占用大量存储空间，计算效率低等缺陷，以难获得最优移动路径。近年来，一些学者提出基于神经网络、
第２卷第７９期
文章编号：０６９４（０２０ — ２３０１０ — ３８２１）７０２ — ４
计
算
机
仿
真
２２月０年７１
移动机器人路径规划的仿真研究
杨献峰．俊辉付
（河南科技学院信息工程学院，河南新乡４３０）５０３摘要：研究移动机器人路径优化问题，由于移动机器人寻优中存在定位稳定性和避障准确性问题，机器人路径规划不仅找到
ｌｆｋ（。ｂ）∈ ＳＲ（１（０ｂ）＝（，｝（）（）０，。Ｒ，ｆｎ） Ⅱ ，。口ｂ）５如果（，）＝Ｒ（ｔ１（，）那么就有Ｐｑ／一）口６，＇Ｒ（）。ｂ＝（Ｙ，Ｙ ∈ Ｄｚｎ（，），）（），（）６
Ｑ＝ｍｎＰＩ ∈Ｐｉ｛）Ｐ，）
后的能够选择的栅格。
（）４
其中，ｎ（。ｂ）表示从栅格（０ｂ）出发，（）。，。ｎ，。经过ｎ步Ｐ：｛ｆ１（ｏｂ）Ｒ（）０，ｏ，ｌｎ）０，０Ｒ（） Ⅱ ，ｏ，ｌ（０ｂ） …Ｒ（￡（０ｂ）２

基于混沌控制的移动机器人的路径规划

收稿日期:2002212221;修返日期:2003204228基于混沌控制的移动机器人的路径规划宋道金1,李宏涛2,李彩虹1,肖爱梅1(1.山东理工大学计算机学院,山东淄博255091; 2.山东省科学院,山东济南250014)摘　要:针对多目标不确定环境下移动机器人路径规划算法复杂的问题,提出了一种新的规划算法———混沌控制算法,并用Visual Basic 语言进行了仿真。

关键词:混沌控制;不确定环境;路径规划;移动机器人中图法分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:100123695(2004)022*******Path Planning of M obile Robot Based on Chaos C ontrolS ONG Dao 2jin 1,LI H ong 2tao 2,LI Cai 2hong 1,XI AO Ai 2mei 1(1.College o f Computer ,Shandong Univer sity o f Technology ,Zibo Shandong 255091;2.Shandong Academy o f Science ,Jinan Shandong 250014,Chi 2na )Abstract :A new path planning alg orithm ,namely chaos control meth od ,is introduced to s olved the com plexity of multi 2target under uncertainty environment and is simulated by Visual Basic.K ey w ords :Chaos C ontrol ;Uncertainty Environment ;Path Plan ;M obile R ob ot1　引言路径规划是移动机器人导航技术中不可缺少的重要组成部分,它是移动机器人完成任务的安全保障,同时也是移动机器人智能化程度的重要标志。

机器人路径规划简述

遗传算法的应用
由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方法在计算是不依赖于梯度信息或其它辅助知识，在计算是不依赖于梯度信息或其它辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学。泛应用于许多科学。
算法过程如下
步骤1：初始化，随机产生一个规模为的初始种群的初始种群，步骤：初始化，随机产生一个规模为P的初始种群，其中每个个体为二进制位串的形式，也就是染色体，每个二进制为称为基因。二进制位串的形式，也就是染色体，每个二进制为称为基因。步骤2：计算适应度，计算种群中每个个体的适应度。步骤：计算适应度，计算种群中每个个体的适应度。步骤3：选择，步骤：选择，选择是指从群体中选择优良的个体并淘汰劣质个体的操作。它建立在适应函数评估的基础上。适应度越大的个体，的操作。它建立在适应函数评估的基础上。适应度越大的个体，被选择的可能性就越大，它的下一代的个数就越多。的可能性就越大，它的下一代的个数就越多。选择出来的个体放入配对库中。库中。步骤4：交叉，从种群中随机选择两个染色体，步骤：交叉，从种群中随机选择两个染色体，按一定的交叉概率进行基因交换，交换位置的选取也可以是随机的。进行基因交换，交换位置的选取也可以是随机的。步骤5：变异，从种群中随机选择一个染色体，步骤：变异，从种群中随机选择一个染色体，按一定的变异概率进行基因变异。进行基因变异。步骤6：若发现最优解或者到达迭代次数，则算法停止。否则，步骤：若发现最优解或者到达迭代次数，则算法停止。否则，转步骤2。步骤。

基于混沌人工势场法的机器人路径规划

相应的作用于机器人的合力为：
Ｆａ＝Ｆｌ＋∑Ｆ
（）５
初始点位置（，）目标点位置（０，０）安全距００，１０１０，离Ｐ＝１，。０引力增益系数ｋ：，力增益系数Ａ＝２斥１００。仿真结果如图１图３一。
ＣＰ）该方法可以达到很好的路径规划效果。ＡＦ，
１混沌人工势场法
１１人工势场法及其改进．
很多文献介绍了多种不同的势场法函数，中其
计成一种抽象的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生 “ 力 ” 障碍物对移动机器人产生引，
⑥
２１ＳｉｅｈＥｇｇ０ｃＴｃ．ｎｎ．１．
基于混沌人工势场法的机器人路径规划
杨斌王庭有魏镜伎蔡晓明
（明理工大学机电工程学院，明６０９）昆昆５０３
摘
要以人工势场法为基础，出了一种基于混沌人工势场法的机器人路径规划方法，方法解决了传统人工势场法存在提该
Ｆ
：一
：
』－一），。一（ｐｐＡ ≤ 去
【０，Ｐ＞。ｉＪＤ
（）４
２仿真
基于上面所分析混沌人工势场法，定机器人假
以不变的速度运动，车的运动方向由合力决定。小

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。

基于混沌蚁群算法的机器人路径规划

基于混沌蚁群算法的机器人路径规划刘红霞;印文达;刘晓南【摘要】The navigation problem of robot movement in a complex environment is studied in the paper. Because the traditional ant colony algorithm is easy to drop into local optimum as searching the shortest path, a chaotic theory is embedded into the modified Version, which is used to improve individual quality. Chaos perturbation should be utilized to avoid the search being trapped in local optimum. A new Robot path planning is modeled, the ants change chaotic behavior to swarm intelligence by the effect of organizational variables. The simulation results indicate that the optimal path, which the robot moves on, can lead the robot to reach the end safely even in complicated environment.The effect is very satisfactory.%研究了全局静态复杂环境的机器人导航问题;针对传统蚁群极易陷入局部最优解,引入混沌理论改善个体质量,利用混沌扰动避免在搜索过程中陷入局部极值;构建了一个新的机器人路径规划算法的数学模型,在组织变量的影响下,蚂蚁由最初的混沌行为逐渐过渡为群体智能行为,最终完成机器人全局最优路往的搜索;仿真结果表明,即使在障碍物非常复杂的环境中,该模型也能找出一条全局最优或近似最优的路径,且能安全避障,仿真效果理想.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2011(019)005【总页数】3页(P1181-1183)【关键词】蚂蚁算法;混沌;导航;路径规划;最优路径【作者】刘红霞;印文达;刘晓南【作者单位】南京工业大学电子与信息工程学院,江苏,南京,210009;南京工业大学电子与信息工程学院,江苏,南京,210009;南京工业大学电子与信息工程学院,江苏,南京,210009【正文语种】中文【中图分类】TP242.60 引言路径规划是移动机器人学的核心问题之一，它是指移动机器人在有障碍物的工作环境中，依据某个或某些优化准则搜索一条从起点到目标点最优或近似最优的安全避障运动路径。

基于自适应混沌遗传算法的路径规划

基于自适应混沌遗传算法的路径规划胡喜玲;李洪波;胡俊【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)009【摘要】A difficult issue of robot path planning in a cluttered environment is that planned path is global optimal. A new robot path planning basedon adaptive chaotic genetic algorithm is presented by integrating chaotic and genetic algorithm. This algo-rithm produces the initial colony by information entropy to increase the variety of the initial colony, and introduces the traversal characteristic of chaos optimization to the integrated genetic algorithm to prevent and overcome premature phenomena in the evolutionary process. Computer experimental results demonstrate that the proposed algorithm can be used to solve the path plan-ning for mobile robot even in the complex unknown environment, and the successful obstacle avoidance is also achieved.% 如何保证在未知复杂环境下规划出的机器人路径全局最优或较优一直是这一领域的一个研究难题，将混沌理论和遗传算法相结合，提出了一种新颖的基于自适应混沌遗传算法的机器人路径规划算法。

基于混沌粒子群优化算法的空间机械臂轨迹规划算法

基于混沌粒子群优化算法的空间机械臂轨迹规划算法夏红伟;翟彦斌;马广程;邓雅;王常虹【摘要】A path planning algorithm of free-floating space manipulator is studied in order to obtain minimum disturbance of base attitude caused by manipulator’s movement. The manipulator joints are parameterized by sine function, and the object of base attitude disturbance minimum is given within the limit of joints angular velocity, angular acceleration and base attitude range. After introducing the chaos particle swarm optimization(CPSO) algorithm as the problem solving strategy, the problem’s solving steps are given. Numerical example results show that under the condition of system constraint, the mechanical arm joints change smoothly without angular velocity mutation, and have faster convergence speed than the standard particle swarm optimization(PSO) algorithm. The simulation results obtained under the optimal trajectory show that the base attitude disturbance is 1.3708°(triaxial synthesis) at termination time, which is reduced by more than 84%than the trapezoidal planning attitude disturbance(8.5459°), and this reveals that the proposed algorithm can effectively reduce the base attitude disturbance caused by manipulator’s movement.%针对自由漂浮状态下的空间机械臂系统，研究了基座姿态扰动最小的轨迹规划问题。

基于改进混沌搜索算法的机器人轨迹规划

基于改进混沌搜索算法的机器人轨迹规划康代轲;陈明【摘要】在考虑机器人关节约束的影响下,为得到工业机器人的时间最优轨迹,提出了一种适用于多极值函数优化问题的混合算法.首先基于混沌搜索算法定位最优解的邻域,继而使用遗传算法在此邻域内寻找最优解.在MATLAB平台上,对该混合算法进行编程并仿真轨迹,并与传统遗传算法的结果进行比较,结果表明使用混合算法得到的总时间为25.449 s,明显少于对照组的39.534 s,证实了该混合算法具有较好的全局搜索性能.%In order to get the time optimal trajectory of industrial robot in consideration of the influence of the robot joint constraints, a mixed optimization algorithm is presented for the optimization of multimodal function. Firstly, it locates the vicinage of optimal solution based on chaos search algorithm, then searches the optimal solution within the limits of this vicinage with genetic algorithm. In the MATLAB platform, it programs the mixed algorithm to simulate the trajectory and compares it with the result of traditional genetic algorithm. The execution time of the mixed algorithm is 25.499 s, which is obviously shorter than 39.534 s of the control group. The results prove that the mixed algorithm has better global search-ing performance.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)014【总页数】5页(P143-147)【关键词】工业机器人;轨迹规划;混沌搜索;遗传算法;混合优化算法【作者】康代轲;陈明【作者单位】同济大学机械与能源工程学院,上海 201804;同济大学中德工程学院,上海 201804【正文语种】中文【中图分类】TP242最优轨迹规划是工业机器人最优控制问题之一，规划的任务是根据给定的路径点规划出通过这些点并满足边界约束条件的光滑最优运动轨迹[1]。