文献类型：期刊文章

作　　者：李培英[1,2]

Li Peiying(l.College of Mechanical and Electrical Engineering Handan University,Handan 056005,China;Handan Key Laboratory of Intelligent Perceptionand Application,Handan 056005,China)

机构地区：[1]邯郸学院机电学院,邯郸056005 [2]邯郸市智能感知与应用重点实验室,邯郸056005

出　　处：《国外电子测量技术》

基　　金：河北省邯郸市科学技术研究与发展计划项目(1621203035-2)资助。

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：6

起止页码：38-44

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：路径规划属于移动机器人设计中的重要技术,基于该技术可以实现机器人的自主决策导航,从而平稳高效达到预定的目标位置。常规路径规划算法存在路径规划长度大以及连续性不佳等问题,设计了一种帧间关联平稳路径规划算法,该算法的核心是改进的遗传算法。算法中需要先得到一定量的候选路径,此过程采用了定向、随机搜索方式;然后为解决路径连贯性、节点冗余的问题分别设计了插入算子、删除算子,同时在适应度计算时考虑到了路径的连续性;在此基础上根据适应度大小确定最优路径。针对算法的应用效果进行了仿真和实验,并与A算法、常规遗传算法的应用效果进行对比分析,研究结果显示,相对于其他两种算法,设计的算法降低了路径长度,比前两种算法分别减小7.86%、2.76%。另外最大偏航角变化量相对于前两种算法降幅依次是61.5%、44.97%,转角绝对值之和降幅依次是36.94%、26.07%,由此验证了算法的有效性,适合于应用到移动机器人路径规划中。

关 键 词：路径规划 遗传算法 帧间关联  删除算子  避障

分 类 号：TP242.6]