一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910398277.7
IPC分类号：G05D1/02
申请日期：
2019-05-14
申请人：
江苏师范大学

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著录项信息

专利名称	一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法
申请号	CN201910398277.7	申请日期	2019-05-14
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-08-23	公开/公告号	CN110162041A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05D1/02 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05D 非电变量的控制或调节系统（金属的连续铸造入B22D 11/16；阀门本身入F16K；非电变量的检测见G01各有关小类；电或磁变量的调节入G05F） G05D1/00 陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪（无线电导航系统或使用其他波的类似系统入G01S） G05D1/02 二维的位置或航道控制〔2〕	IPC分类号	G;0;5;D;1;/;0;2查看分类表>
申请人	江苏师范大学	申请人地址	江苏省徐州市铜山区上海路101号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江苏师范大学	当前权利人	江苏师范大学
发明人	丁家会;张兆军;沙秉辉
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

一种基于自适应遗传算法的机器人路径规划方法，包括，构建栅格地图作为机器人的环境模型，采用改进遗传算法优化中间节点，再用Dijkstra求最短路算法补齐节点间的路径，这种方式得到的路径都是可行解，将离散化问题转化为连续问题。设置最短距离为适应度函数，提出锦标赛选择法与最优保存策略相结合的选择方法、算数交叉方式和随机变异策略，交叉率、变异率的设定采用AGA‑SNS中的自适应策略。最后仿真验证改进算法的有效性和可行性。本发明的规划方法，采用交叉率和变异率自适应地随适应度值在平均适应度和最大适应度之间非线性变换的方式，提高了算法性能，可实现移动机器人在静态环境下从给定起始点到中间点避开障碍物，找到一条最安全、有效的路径。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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