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摘要:
针对当前路径规划中存在的诸多问题,提出了基于遗传算法的机器人避开多随机障碍物的路径规划方法.首先提出障碍物环境的神经网络模型,并利用该模型建立机器人动态避碰路径与神经网络输出的关系,将需规划路径的二维编码简化成一维编码,并把动态避碰要求和最短路径要求以及边界约束条件融合成一个适应度函数.通过对该算法进行实验仿真,证明该方法具有良好的动态避障性能,是有效和正确的.
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文献信息
篇名 机器人避开多随机障碍物的路径规划遗传算法
来源期刊 西华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 机器人 遗传算法 路径规划 适应度函数
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 机械控制技术
研究方向 页码范围 56-58,62
页数 4页 分类号 TP24
字数 2943字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-159X.2007.01.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王进戈 西华大学机械工程与自动化学院 94 545 11.0 17.0
2 张华 西华大学机械工程与自动化学院 42 202 8.0 13.0
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期刊影响力
西华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-159X
51-1686/N
大16开
四川省成都市金牛区
1982
chi
出版文献量(篇)
3399
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