基于遗传算法的移动机器人路径规划研究  

作　　者：杨骑逊 YANG Qixun

机构地区：[1]贵州财经大学信息学院,贵州贵阳550025

出　　处：《信息技术与信息化》2025年第4期192-196,共5页Information Technology and Informatization

基　　金：贵州省科学技术厅一般项目(ZK[2024]693)。

摘　　要：随着工业智能化的不断发展,机器人技术得到了广泛应用。然而,移动机器人在路径规划方面仍面临着复杂的挑战。与传统的旅行商问题不同,移动机器人路径规划不仅考虑最短路径、能量消耗、避障风险、路径平滑度以及安全性等因素同样是关键性能指标。传统路径规划方法通常只关注单一目标(如最短路径),因此在复杂环境下往往缺乏适应性和有效性。为解决移动机器人在运输物品过程中的路径优化问题,文章将旅行商模型进行扩展,又提出了一个变种的旅行商问题,并将最小能耗和路径最佳平滑度作为多目标优化指标。针对这一问题,提出了一种改进的快速非支配排序遗传算法。该算法通过设定最大和最小参考点对优化目标进行归一化,并计算拥挤距离以改进解的多样性。实验结果表明,所提算法在超体积(HV)指标上优于多种传统遗传算法,在能耗和路径平滑度方面均取得了显著优化效果。

关 键 词：移动机器人 路径规划 多目标优化 遗传算法 

分 类 号：TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]