基于改进人工势场-遗传算法的路径规划算法研究
针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划路问题时存在目标不可到达问题 (GNRON) 和局部最优的缺陷, 提出一种建立在改进的人工势场模型之上结合遗传算法的并行搜索方法来寻求全局最优解的方法.通过引入填平势场使得势场函数能够跳出局部极小点, 再将遗传算法和人工势场法两种方法相结合, 利用人工势场法来优化采用遗传算法所得到的全局路径.仿真研究证明了所提出的改进算法的有效性, 改进后算法能够在复杂的静态和动态环境中实现避障并找到最佳或接近最佳的移动机器人路径.
人工势场法、遗传算法、局部极小点、移动机器人、路径规划
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
2019-05-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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