基于小波神经网络与遗传算法的机器人全局路径和局部路径优化

摘要：

全局与局部路径的优化可以实现对机器人路径的全局统筹和实时性控制,从而提高其自动化使用的效率.为了提高机器人自动化路径选取的准确性,在该研究中选择遗传算法优化小波神经网络和人工势场法,实现全局和局部路径的优化.结果表明,优化的小波神经网络和人工势场法的最终损失函数值分别为0.26和0.31.改进小波神经网络的准确率为95.8％,相对于改进的人工势场法、小波神经网络和人工势场法分别有2.3％,3.4％和3.8％的提升.路径优化仿真实验结果表明,新建方法可以实现较好的全局和局部路径优化,且规划路径平滑、无障碍.

关键词：小波神经网络、遗传算法、人工势场法、机器人、路径优化

所属期刊栏目：38

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-37