10.3969/j.issn.1001-3881.2019.03.008
基于优化遗传算法的移动机器人路径规划
针对移动机器人在路径规划过程中,由于传统遗传算法中适应度函数把路径最短作为遗传到下一代主要因素,造成机器人转弯次数过多引起时间浪费问题,提出一种基于改进遗传算法的路径规划方法,通过对适应度函数添加转弯角度控制因子,把路径最短和转弯角度作为路径个体适应度函数值大小的影响因素,并对改进后的适应度函数进行了收敛性分析.最后通过MATLAB进行了仿真分析,结果表明:机器人运动轨迹更加平滑,减少了转弯次数,仿真结果说明该算法具有一定的有效性.
移动机器人、遗传算法、路径规划、函数优化、仿真
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TP242.6(自动化技术及设备)
2019-04-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
37-40,100