遗传算法在机器人路径规划中的应用

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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

基于遗传算法的机器人路径规划

编号Ｐ都与其直角坐标一一对应，其映射关系为
Ｐ＝＋１０ｙ
而在ＭＡＡＴＬＢ语言中，７Ｙ与Ｐ的关系为３和
ｆ７＝ｒｍ（１）＋０．３ｅＰ，０５
Ｉ：皿（，０ＹＰ１）＋０５．
用栅格法来建立机器人的工作空间模型，照机按
规划方法，时变、知环境下取得了很好的避障在未
及路径规划结果，是在编码过程中，方法采用但该了二进制定常编码方法，增加了个体长度，时也同增加了运算的复杂度．强等【】出了一种基于李２提进化的移动机器人路径规划方法。种方法是基这于四叉树模型而提出的，种算法具有良好的全这
局搜索性能，在搜索效率上较一般的搜索算法但
（Ａ如算法）无明显的提高．树栋等【提出并孙３Ｊ的应用于机器人路径规划的遗传算法的改进方法采用栅格序号编码，短了个体长度，是其插入缩但过程采用中值法插入，样插入的栅格很容易为这
摘要：用栅格法表示机器人工作环境模型，序号编码，角坐标与序号混合应用，用遗传算法采用直采产生初始路径种群，对其优化找出最短路径，后增加删除、入算子达到路径规划中避障的要求．并然插用ＭＡＴＡＢ语言进行仿真研究．真结果表明遗传算法进行避障和路径规划的有效性和可行性．Ｌ仿关键词：器人；径规划；传算法；入、除算子；障机路遗插删避

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

遗传算法在移动机器人静态全局路径规划中的应用

移动机器人集机械、子、算机、感测控等多项技术为电计传
一
Ｃ工作空间中的障碍物可用凸多边形来描述。、
体，是机械电子工程领域多学科互相结合、相渗透的产物。互
假设机器人运动空间中有两个障碍物，如图ｌ所示。环境信
疆鞠翻ｉ移Ｓ曜动机器全局路径规划人遗传算法
ＡｂｔａｔＳｎｅｇｎｔｌｏｔｍｉｈ，ｔｂａｎｄｔｅｗｉｅａｐｉａｉｎｉｅｓｉｎｉｃｒｓａｃｏｉｅｓｒｃｉｃｅｅｉａｇｒｈｂｒＩｏｔｉｅｄｐｌｔｎｔｃｅｔｉｅｅｒｈｄｍａｎｒ－ｃｉｔｈｃｏｈｆ
王洪博孙红霞一
ＷＡＮＧＨｏｇ一６ＳｎｏＵＮｎＨｏｇ—ｘａｉ
臻麓
遗算诞生来，借自优的局优、依赖目数信息特已研传法自以凭身越全寻不标函梯度等性，在科领域内得
到了广泛应用。应用遗传算法解决移动机器人静态全局路径规划，用神经网络模型描述环境信息，利得到神经网络输出与无碰撞路径的关系，后将路径的二维编码简化为一维编码，而将无碰撞约束和最然从短路径约束合并在一个适应度函数中。在一定程度上提高了运算效率，过计算仿真证明，法是正确通方有效的。

了解遗传算法在路径规划中的应用

了解遗传算法应在用路径规划中的
汇报人：XX 20XX-01-16
contents
目录
• 遗传算法概述 • 路径规划问题简介 • 遗传算法在路径规划中的应用 • 遗传算法在路径规划中的实现步骤 • 遗传算法在路径规划中的案例分析 • 遗传算法在路径规划中的挑战与展望
01
遗传算法概述
遗传算法的基本原理
路径规划问题的挑战
复杂性
路径规划问题通常涉及大量的可能路径和复杂的约束条件，使得问题的求解变得非常困难。
动态性
实际环境中的路径规划问题往往具有动态性，如交通拥堵、天气变化等，需要实时调整路径规划策略。
多目标优化
在路径规划中，往往需要同时考虑多个优化目标，如距离、时间、成本等，这使得问题的求解更加复杂。
03
遗传算法在路径规划中的应用
基于遗传算法的路径规划方法
编码方式
采用二进制、实数或排列编码等方式表示路径，将问题空间映射到遗传算法的搜索空间。
变异操作
采用位翻转、交换等变异方式，增加种群的多样性。
01
02
适应度函数设计
根据路径规划问题的目标函数，如路径长度、时间等，设计适应度函数以评估个体的优劣。
交叉策略
采用部分映射交叉（PMX）或顺序交叉（OX），生成新的个体，同时保持城市的唯一性和连续性。
变异策略
采用交换变异或逆转变异，随机交换两个城市的位置或逆转一段连续的城市序列，以增加种群的多样性。
算法终止条件与结果
算法终止条件
设定最大进化代数或达到预设的求解精度作为算法的终止条件。
结果输出
输出最优个体的基因编码及对应的路径长度，同时可视化展示最优路径。
混合遗传算法

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综合路径规划

（＿ｌｇｆＥｌｃｒｃｌａｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｒｎＮｏｔｅｓｔｏｅｍｉｅｓｔ，ｑｎ６３８，ｉａ１ＣｏｌｅｏｅｔｉａｎｄＩｆｒｔｏｇｎｅｉｇ，ｒｈａｔＰｅｒｌｕＵｎｖｒｉｙＤａｉｇ１３１Ｃｈｎｅ
ｅｆｃｉｅｓｎｄｒａ— ｉｅｏｈｅｐｏｏｓｄａｇｏｉｈ．ｆｅｔｖｎｅｓａｅｌｔｍｆｔｒｐｅｌｒｔｍＫｅｒｓｏｂｔ；ｅｅｉｌｏｉｈｍ；ｏｐｏｉｉｅｆｔｅｓｆｎｃｉｎ；ｅｉｉｈｅｙ；ｕｔｐｅａｔｉｙｗｏｄ：ｒｏｇｎｔｃａｇｒｔｃｍｓｔｖｉｎｓｕｔｏｄｃｓｏｎｔｏｒｍｌｉｌｔｒｂｕｔｍｕｅ； —
Ｍａ１２ｙ２０
２１０２年５月
文章编号：６１５９（０２０ — ２８０１７ — ８６２１）３０２ — ６
基于遗传算法的机器人综合路径规划
李艳辉曲萃萃，，赵辉
（．北石油大学电气信息工程学院，龙江大庆１３１￣．京中核东方控制系统工程有限公司研发部，京１０７）１东黑６３８２北北００６
引入理想适应度函数，基于引入的理想适应度函数，出一种新的变异算子，变异算子可保证个体变异的方并提该
向性，优异的父代个体有较小变异、对劣质个体有较大变异。仿真结果验证了算法的可行性和有效性。关键词：器人；传算法；合适应度函数；策理论；属性；异算子机遗综决多变

遗传算法在路径规划问题中的应用

遗传算法在路径规划问题中的应用引言：路径规划是一项重要的任务，它在各个领域中都有广泛的应用，比如物流、交通、机器人等。

传统的路径规划方法往往需要依赖大量的计算和搜索，而遗传算法则提供了一种新颖的解决方案。

本文将介绍遗传算法在路径规划问题中的应用，并探讨其优势和局限性。

1. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。

它通过模拟生物进化的过程，从初始的种群中筛选出适应度更高的个体，并通过交叉和变异等操作产生新的个体，最终得到更优解。

遗传算法的基本原理包括选择、交叉和变异。

2. 路径规划问题的建模在路径规划问题中，我们需要将问题转化为一个适合遗传算法求解的数学模型。

通常，我们可以将路径规划问题抽象为一个图论问题，其中节点表示路径上的关键点，边表示路径上的连接关系。

通过确定适当的目标函数和约束条件，我们可以将路径规划问题转化为一个优化问题。

3. 遗传算法在路径规划中的应用遗传算法在路径规划中有广泛的应用。

例如，在物流领域中，我们可以利用遗传算法来确定最优的送货路线，以最大化送货效率和减少成本。

在交通领域中，我们可以使用遗传算法来优化交通信号灯的配时方案，以减少交通堵塞和提高道路通行效率。

此外，遗传算法还可以用于机器人路径规划、无人驾驶等领域。

4. 遗传算法的优势相比传统的路径规划方法，遗传算法具有以下优势：(1) 全局搜索能力强：遗传算法通过随机初始化种群，可以在整个解空间中进行搜索，避免了局部最优解的困扰。

(2) 适应性强：遗传算法可以根据问题的需求，通过调整适应度函数和选择操作来适应不同的环境和约束条件。

(3) 可并行计算：由于遗传算法的并行性质，可以利用多核处理器和分布式计算等技术，加速计算过程。

5. 遗传算法的局限性然而，遗传算法也存在一些局限性：(1) 参数选择困难：遗传算法中的参数选择对算法的性能影响较大，但如何选择合适的参数仍然是一个挑战。

(2) 迭代次数较多：由于遗传算法的全局搜索特性，迭代次数通常较多，导致算法的收敛速度较慢。

基于遗传算法的AS-R移动机器人路径规划研究

ＸＩｕ，ＹＵＧｕｎｅＥＭｕＪｎａｇＷｉｆｏｅｅｏｌｔｃｌａｄＥｅｔｎｎｉｅｎ，ＣａｇｈｎＵｉｒｉｆＴｃｎｌｙｈｎｃｕ３０２ｈｎ）ＣｌｇｆＥｅｒａｎｌｒｉＥｇｅｒｇｈｎｃｕｎｅｓｙｏｅｈｏｇ，Ｃａｇｈｎ１０１，Ｃｉａｌｃｉｃｏｃｎｉｖｔｏ
单且通用的效果．得的折线路径也更适合于机器人进行轨迹跟踪。所
关键词：传算法；径规划；动机器人；格法遗路移栅
中图分类号：Ｐ４Ｔ２文献标识码：Ａ
ＲｅｅｒｈｆＡＳ — ｍｏｉｅｒｂｔｐｔａｎｉｇｂａｅｎｇｎｅｉｌｏｉｈｓｓａｃｏ —Ｒｂｌｏｏａｈｐｌｎｎｓｄｏｅｔｃａｇｒｔｍ
Ｋｅｒｓｇｎｔｌｏｔｍｓｐｔｌｎｉｇｍｏｉｏｏ；ｒｄｍｅｈｄｙｗｏｄ：ｅｅｉａｇｒｈ；ａｈｐａｎｎ；ｂｌｒｂｔｇｔｏｃｉｅｉ
路径规划是移动机器人领域中的一个基本问题．也
ｉｈｏｓａｃｈｅｐｔ，ａｎｒｄｕｅｍｌｉｅｇｎｔｃｏｅｒｔｒｏｅａｅｕｎｖｓｌｏｈｌｏｉｒｔｍｓｔｅｒｈｔａｈｎｄｉｔｏｃｕｔｐｌｅｅｉｐａｏｓｔｎｈｎｃｉｅｒａｆｔｅａｇｒｔｈｍｓ．ＵｓｅＶＣｏｐｏｒｍｎＡＳｔｒｇａｏ —Ｒｏｔｒｂｏ，

基于遗传算法的移动机器人多点路径规划

（１ＣＣａｔ．ＮＰＥｓＯＮｎｅｉｎＩｔｕｅａＤｓｇｓｉｔ，Ｑｉｇａ６００，Ｏｈｎｎｔｎｄｏ２６０ｉａ；
２ＳｈｏｆｉｆｒｔｎＳｃｅｃ＆Ｅｇｎｅｉｇ，ＤａｉｎＰｌｔｃｎｃＵｉｅｓｔ，Ｄａｉｎ１６３，Ｃｈｎ．ｃｏｌｏｍａｉｉｎｅｏｎｏｎｉｅｒｎｌｏｙｅｈｉｎｖｒｉａｙｌ１０４ａｉａ）
道，文用遗传算法来解决此类复杂情况下机器本
人多点路径规划．
点均包括在内，使其正方形尺寸最小．且然后，根
据此正方形尺寸的大小进行网格化处理，立（建
＋１ ×（）＋１）网格结构．网格相当于一个点，每
摘要：利用遗传算法解决了在复杂情况下机器人须经过多点并最终返回起点的路径规划问题．并根据
实际情况，提出了相应的遗传编码方法，构造了相应的遗传算子．取得了很好的效果．
关键词：机器人；多点路径规划；遗传编码；遗传算子
中图分类号：Ｐ８Ｔ１
文献标识码：Ａ
１基于遗传算法多点路径规划
ｌ ■ ■
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点图法；现代比较流行的有：于模糊控制嘲、基神经网络啪、遗传算法［蚁群算法等等。、
但在复杂情况下，器人多点路径规划，图机如

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。

基于信息熵的自适应遗传算法在路径规划中的应用研究

forum基于信息熵的自适应遗传算法在路径规划中的应用研究■陈明摘要：为解决应用遗传算法进行路径规划时的早熟与收敛慢的问题，设计一种基于信息熵的自适应遗传算法。

该算法使用基于区域的方式进行路径类别划分并应用路径种群熵对种群多样性进行测量。

在遗传操作中根据此编码方式设计了基于信息熵的选择、交叉、变异操作，保证了种群多样性，以避免早熟的发生。

仿真结果证明了算法的有效性。

关键词：路径规划；遗传算法；信息熵；路径种群熵在机器人学领域之中，路径规划是最为基本也是最为重要的一个研宄课题。

路径规划作为机器智能的重要组成部分，其任务就是让机器人能够在工作环境之中自主地从起点位置运动到目标点位置，并且能够满足一定的约束条件。

其中，常见的约束条件就是不和途中的障碍物碰撞、运动路径最短、必须要包含某些路径点等等。

本文采用基于区域思想的路径种群熵对算法进行了改进，提高了算法性能，避免了早熟现象的产生。

试验结果表明该方法在多边形环境中具有较好的效果。

一、基于信息熵的自适应遗传算法在路径规划应用中的遗传算法设计，主要包括了环境的表示方法、初始群体的产生方法、遗传算子设计、适应度函数的确定以及路径编码形式等等。

(一）环境表示与个体编码方式本文采用多边形法对待规划环境进行描述。

方式为：将环境中的障碍物简化为由多个点组成的多边形，多边形内部为不可行区域。

路径个体是一条从起点到目标点的完整路径的表示，它是遗传算法中的遗传个体。

本文采用路径点表达方式对路径个体进行编码，即将路径视为由多条线段组成的折线，将这些线段的端点的坐标依次连接，作为唯一标示此路径的编码。

(二）初始种群的产生由于遗传算法属于随即搜索算法，其初始种群的优良性直接影响算法的响应时间、搜索精度乃至最终解的质量[1]。

因此能否产生优良的初始种群是保证所设计的遗传算法具有优良性能的关键。

本文采用启发式的初始种群产生过程，保证了初始种群的产生速度并防止无效路径的生成。

基于节点扩张的遗传算法在机器人路径规划中的应用

路径初始种群的产生算法，以及基于待变异节点扩张的变异操作算法，时在交叉、同变异操作之后进行局部优化，简化编程，高适用性。仿真结果表明同普通的Ａ＊算法相比较，路径规划算法具有寻优质量高、提该
ｎｄｓｅｐｎｉｇｍｅｈｄａｓｓｄｆｒｍｕａｉｎｏｅａｉｎ，ａｄｌｃｌｏｔｕｐｏｒｍｓａｓｎｒｄｃｄｔｒｓｏｅｎｏｅｘｅｄｎｔｏｌｏｕｅｏｔｔｐｒｔｏｏｎｏａｐｉｍｒｇａｗａｌｏｉｔｏｕｅｏｃｏｓｖｒａｄｍｍｕａｉｎｏｅａｉｎｓｗｅ１ｔｔｏｐｒｔｓａｌｏ．Ｔｈｉｌｔｎｒｓｌｅｎｔａｅｔａ，ｃｍｐｒｎｔｅｓｍｕａｉｅｕｔｄｍｏｓｒｔｈｔｏａｉｇｗｉｈＡａｇｒｔｍ，ｔｅｐｏｏｅｌｏｉｈｏｓｌｏｉｈｈｒｐｓｄａｇｒｔｍｈｓｆｌｗｉｇａｖｎａｅｕｈａｉｈｒｓａｃｅｕｌｙａｏｌｎｄａｔｇｓｓｃｓｈｇｅｅｒｈｒｑａｉ，ｍｏｅｓｏｈｐｔ，ｓｍｐｉｅｒｇａｏｔｒｍｏｔａｈｉｌｉｄｐｏｒｍｍｉｇｍｅｈｄａｄｂｔｅ — ｆｎｔｏｎｅｔｒａｄｐａｉｔｏａｅＯｔｅｂｓｃＡａｇｒｔｍ．ａｔｂｌｙｃｍｐｒｄｔｈａｉｉｌｏｉｈ

基于遗传算法的机器人路径规划

基于遗传算法的机器人路径规划机器人已经成为现代工业和生活的重要组成部分，广泛应用于自动化生产和服务领域。

机器人路径规划是机器人实现自主移动的重要技术之一，它可以帮助机器人避开障碍物，找到最短路径，提高机器人的运动效率和安全性。

而基于遗传算法的机器人路径规划是一种有效的解决方法，本文将对这一技术进行介绍和分析。

一、遗传算法概述遗传算法是一种启发式搜索算法，常用于求解复杂的优化问题。

遗传算法的基本思想是模拟生物遗传和进化过程中的基本原理，通过模拟交叉、变异、选择等遗传操作，不断地对种群中的个体进行进化，最终得到最优解。

遗传算法一般由以下步骤组成：1. 初始化种群：随机生成一组初始个体并形成初始种群；2. 适应度函数：根据问题的特定需求和目标，设计适应度函数评价每个个体的优劣程度；3. 选择操作：根据适应度函数的评价结果，选择优秀的个体参与下一代进化；4. 遗传操作：包括交叉和变异两种操作，交叉操作模拟生物交配和染色体交换，变异操作模拟基因突变。

5. 收敛判断：通过设定迭代次数或适应度函数的收敛精度，判断算法是否终止。

二、机器人路径规划中的遗传算法机器人路径规划一般可分为静态路径规划和动态路径规划两种，其中动态路径规划又可分为全局路径规划和局部路径规划。

全局路径规划是指在未知环境中，机器人需要从起点到终点找到一条最近、最短、最安全的路径。

全局路径规划一般采用比较复杂的路徑规劃算法解决，例如A*算法、Dijstra算法、基于遗传算法的路径规划算法等。

局部路径规划是指机器人在已知环境中，需要在运动中避开障碍物和遵守运动规则，实现安全有效的路径规划。

局部路径规划一般采用比较简单的算法解决，例如最近邻居算法、虚拟势场法、动态窗口算法等。

基于遗传算法的机器人路径规划一般应用于全局路径规划中，它可以不断优化机器人的行进路径，找到最优解。

具体过程如下：1. 环境建模：将机器人运动环境转化为网络图，确定起点和终点，将网格分为障碍物和可行走区域。

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．

多目标遗传算法在机器人路径规划中的应用

ｐｖｈａｃｉｇｅｉｉｎｙｏｅａｇｒｔｍ．Ｉｅｓｌｃｉｎｏｅａｏ，ａｓｒｔｇａｖｉｓｔｅｏｒｅｔｅｓｒｈｎｆｃｅｃｆｔｏｈｅｈｌｉｎｔｅｅｔｐｒｔｒｔａｅｙｔｔａｏｄｈｏｈｈ
ａｐａａｃｆｔｅｓｍｅｉｄｖｄａｓｉｅａｃｉｅｉｉｃｒｏａｅｏｐｅｅｔｐｅｔｒ．ＳｍｕａｏｐｅｒｎｅｏａｎｉｉｕｎｔｈｖｓｎｏｐｒｔｄｔｒｖｎｒｍａｕｅｈｌｈｒｉｌｔｎｉｒｓｌｎｉａｅｔａｅｐｐｓｄａｇｒｈＣｎｅｆａｐｘｍａｅＰｒｔｐｍａｏｕｏｓｅ－ｅｕｔｉｄｃｔｔｔｒｏｅｌｏｔｍａｆｄａｓｔｏｐｒｉｔａｅｏｏｔｌｓｌｔｎｆｓｈｈｏｉｎｉｏｉｉ
ｔｂｔＰａｈＰｌｎｉｇｏＲｏｏｔａｎｎ
ＳＮＸａ —ｉｇＵｕＨＥｉｇｗｉＨＵＷｅ— ＨＥｉｏｎｎ，ＧＯＹ，ＣＮＱｎ —ｅ，ｉｉｌ
（ｃｏｌｆｕｏａｏ，ＵＴ，ａｊｇ２０９，ｈｎ）ＳｈｏｏｔｍｔｎＮＳＮｎｎ１０４ＣｉａＡｉｉ
算法。在初始群体的生成中，用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略。采以加快收敛速度；遗传算子的设计中，在引入删除、复和平滑算子，修以提高算法的搜索效率；在选择算子中，入避免外部存储器中出现相同个体的机制，加以防止早熟收敛。仿真结果表明：该文算法运行一次能够有效地产生一组近似Ｐｒｔａｅｏ最优路径解。关键词：目标优化；多遗传算法；器人；径规划机路

基于遗传算法的焊接机器人路径规划应用研究

计算机时代２０１３年第６期
・１３・
基于遗传算法的焊接机器人路径规划应用研究
刘任平，陈赛清，刘梅（北方＿ｒ－３，＿ｋ大学，北京１００１４４）
摘要：焊接机器人路径规划对于提高机器人的焊接效率至关重要。传统的机械臂焊接规划采用示教一再现方式，这种焊接模式难以达到高效率、低耗能的要求。对焊接机器人路径规划问题以及遗传算法进行研究，从时间最优角度重点对
示教一再现方式，这种一成不变的焊接方式难以达到高效率、低来实现其运动控制。
能耗的要求。本文基于遗传算法对机械臂焊接进行规划，使机２遗传算法械臂焊接路径得到优化，减少了焊接芯片的生产时间，提高了本文基于时间因素对焊接机器人进行研究。从起点到终生产效率，降低生产成本。点对焊点的焊接可以归结为求哈密尔顿回路问题。要使焊接
（ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｎｇ１００１４４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｅｌｄｉｎｇｒｏｂｏｔｐａｔｈ — ｐｌａｎｎｉｎｇｉｓｅｓｓｅｎｔｉａｌｉｎｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｒｏｂｏｔｗｅｌｄｉｎｇ．Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｃｈａｎｉｃａｌａｒｍｗｅｌｄｉｎｇｐｌａｎｎｉｎｇａｄｏｐｔｓｔｈｅｗａｙｏｆｔｅａｃｈｉｎｇ－ｒｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｓｈａｒｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｈｉｇｈｅｉｃｆｉｅｎｃｙａｎｄｌｏｗｅｎｅｒｇｙ

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

巡查机器人路径规划算法与应用综述

巡查机器人路径规划算法与应用综述目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (6)二、巡查机器人路径规划算法概述 (6)2.1 路径规划的定义与重要性 (8)2.2 常见的路径规划算法 (9)三、基于遗传算法的路径规划 (10)3.1 遗传算法原理简介 (12)3.2 遗传算法在路径规划中的应用 (13)3.3 改进遗传算法的策略 (14)四、基于蚁群算法的路径规划 (16)4.1 蚂蚁系统算法(AS) (17)4.2 最大最小蚂蚁系统(MMAS) (18)4.3 蚁群优化算法在路径规划中的应用及特点 (19)五、基于粒子群算法的路径规划 (21)5.1 粒子群算法(PSO)简介 (22)5.2 PSO在路径规划中的应用 (23)5.3 改进粒子群算法的策略 (24)六、基于其他智能算法的路径规划 (25)6.1 模拟退火算法(SA) (26)6.2 神经网络算法 (27)6.3 混合智能算法在路径规划中的应用 (29)七、路径规划在实际应用中的挑战与解决方案 (31)7.1 实际应用场景分析 (32)7.2 面临的主要挑战 (33)7.3 应对策略与技术手段 (35)八、总结与展望 (36)8.1 研究成果总结 (37)8.2 存在的不足与局限性 (38)8.3 对未来研究的展望 (39)一、内容描述随着现代社会对高效、智能、安全监控需求的日益增长，巡查机器人在城市管理、公共安全、工业生产等多个领域的应用逐渐普及。

为了实现高效、准确的路线规划，路径规划算法在其中发挥着至关重要的作用。

本文将对巡查机器人路径规划算法及其在实际应用中的研究进展进行综述，旨在为相关领域的研究提供有益的参考。

巡查机器人路径规划算法的研究涵盖了多个学科领域，包括人工智能、计算机视觉、机器人学等。

随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的路径规划算法在图像识别、传感器融合等方面取得了显著成果。

多目标遗传算法例子

多目标遗传算法例子
1. 哎呀呀，你知道机器人路径规划吗？就像给机器人找一条最佳的行动路线，这时候多目标遗传算法就大显身手啦！比如要让机器人快速到达目的地，还得避开各种障碍，这不就是个很棘手但又超有趣的挑战嘛！
2. 嘿，想想看产品设计呢！要让产品既好看又实用，多目标遗传算法就能帮上大忙啦！比如说设计一款手机，既要外观炫酷，又要性能强大，这不就像在打造一个全能战士嘛，是不是很神奇？
3. 哇塞，在交通信号灯的优化上也能看到多目标遗传算法的身影呢！要让车流量顺畅，行人也能安全过马路，这可不是一件简单的事儿呀！就好像在指挥一场复杂的交通大作战，超级有意思的哦！
4. 哟呵，资源分配问题也是多目标遗传算法能搞定的呀！就像如何把有限的资源分给各个部门，让大家都能满意，这可真像玩一场高难度的平衡游戏呢，不是吗？
5. 嘿呀，在物流配送的规划中多目标遗传算法也起到关键作用呢！要让货物快速准确到达目的地，成本还不能太高，这不就像是在送出一个个宝贝包裹的大冒险嘛！
6. 哇哦，环境监测的优化同样离不开多目标遗传算法呀！要检测全面又要节省能源，这真的好有挑战性呀！就像在守护我们的环境家园，是不是特别重要呢？
我觉得多目标遗传算法真的是太厉害了，在这么多领域都能发挥重要作用，简直让人惊叹不已！。