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基于可拓遺傳算法的機器人路徑規劃

發布時間:2012-6-29 10:53    發布者:1770309616
目前,國內外對機器人路徑規劃方法的研究主要有兩大類,傳統方法與智能方法。傳統方法主要包括:梯度法、柵格法、枚舉法、人工勢場法、自由空間法、A*等圖搜索方法及隨機搜索法等。其中梯度法易陷入局部最小點,圖搜索法、枚舉法不能用于高維的優化問題,勢場法則存在丟失解的部分有用信息的可能。用于機器人路徑規劃的智能方法主要有模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法等,而模糊方法主要用于在線的規劃中,自適應性較差。神經網絡方法對于環境復雜的情況,規劃能力較差,遺傳算法則是目前應用較多的一種方法,受到了廣大研究者的重視.但是,用遺傳算法進行機器人路徑規劃時,隨機產生初始種群,種群規模大導致搜索空間較大,刪除冗余個體能力較差,大大影響了路徑規劃的速度,特別是環境復雜或多機器人路徑規劃時,這種缺點更是明顯。筆者在原有基于遺傳算法的機器人路徑規劃方法的基礎上,引入了可拓學理論,對遺傳算法進行了改進,以提高機器人路徑規劃的速度和能力。
  1 基于柵格的可拓遺傳算法路徑規劃
  可拓學是1983年由我國學者蔡文提出的一門原創性學科,主要研究不相容問題的轉化與解決的規律。經過二十年的發展已經形成了它的理論框架,并且在信息、知識生成、管理、營銷、策劃、控制、數據挖掘等許多領域得到了應用。可拓學現在已經成為人工智能領域中一個新的學術研究熱點。
  本文將可拓理論應用到遺傳算法中解決路徑規劃問題。
  (1)采用可拓物元的表示方法來表示機器人的位置信息;
  (2)將可拓學中的主要概念――關聯函數作為遺傳算法的適應度函數;
  (3)采用可拓工程方法中的三種可拓變換形式,豐富了遺傳算法的變異方式。
  1.1 柵格表示模型
  為了模擬機器人的工作環境需要對其工作空間建立模型,只考慮機器人工作空間的平面狀況,在二維空間中采用柵格法來建立機器人的工作空間模型,按照機器人及工作空間的大小來確定柵格的數目,以保證機器人可以在其中自由移動。用直角坐標法在矩形的工作空間中建立多個等值大小的小柵格(以10×10的柵格為例)。將直角坐標法同序號法相結合使用,根據條件的不同按照映射關系進行變換。自由空間和障礙物均可表示成柵格塊的集合。劃分后的機器人工作空間如圖2所示,圖中陰影區為障礙物。

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wccd 發表于 2013-4-9 15:34:30
都是好資料。
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