考虑多因素的自适应遗传算法机器人路径规划  

Path planning of robot based on adaptive genetic algorithm considering multiple factors

作　　者：李航宇[1] 郭晓利[2] LI Hang-yu;GUO Xiao-li

机构地区：[1]吉林电子信息职业技术学院,吉林132021 [2]东北电力大学信息工程学院,吉林132021

出　　处：《制造业自动化》2022年第10期76-78,95,共4页Manufacturing Automation

基　　金：吉林省科技发展计划(20180101335JC)。

摘　　要：针对目前机器人路径规划算法考虑的优化指标因素单一的问题,提出一种考虑多因素的自适应遗传算法。除了优化路程距离外,在适应度函数中加入转向及高度两种考虑因素,引导算法寻找出一条综合性能最优的且更加适应实际环境的路径。另外,引入删减及增添算子,从而增强算法避障能力。同时为提升算法的收敛速度及搜索效率,在交叉与变异操作中采用了一种动态自适应策略。仿真结果表明,改进后的算法综合指标优于基本遗传算法并且运算效率也得以提升,因此对机器人在实际环境中的运行更为有利。

关 键 词：遗传算法 自适应策略 多因素 路径规划 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]