基于融合Bezier优化遗传算法的路径规划

• 作者: 刘洋 马建伟 臧绍飞 闵义博
• 来源期刊: 控制工程
• 关键词: 遗传算法 Bezier曲线 移动机器人 路径规划
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能驱动的自动化
• 页码范围: 284-292
• 页数: 9页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.20190019

摘要

针对传统遗传算法(GA)在路径规划过程中解质量欠佳的问题,提出一种融合Bezier优化的遗传算法.该方法首先将贝塞尔(Bezier)曲线引入GA,以优化其初始及交叉、变异过程中产生的路径,消除尖峰拐点并减少冗余节点,从而提高路径平滑性;其次,通过在GA适应度函数中增加安全距离与自适应惩罚因子,以保障机器人移动过程中的安全性;最后,在栅格地图中进行移动机器人路径规划仿真实验,结果表明,与传统路径规划方法相比,所提算法能够搜索到一条距离更短且更光滑的路径.