移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃概述與人工勢(shì)場(chǎng)法-資料下載頁
2025-10-08 13:32本頁面
【導(dǎo)讀】態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的避開障礙物的最優(yōu)路徑?；趲缀螛?gòu)造的方法。美國火星探測(cè)器核。適合于動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃方法。器測(cè)得的當(dāng)前狀態(tài)。在基于邏輯推理的路徑規(guī)劃方法基礎(chǔ)進(jìn)。狀態(tài)有一個(gè)隸屬度對(duì)應(yīng)。–根據(jù)模糊推理結(jié)果確定行為。知，共有2(n-2)個(gè)未知參數(shù)。必須在障礙物外部。遺傳算法具有全局尋優(yōu)性能，對(duì)上述無。當(dāng)然，其他的優(yōu)化算法同樣可以用于路。普通的障礙物的形狀不是一個(gè)點(diǎn)，如何。–方案2：用離障礙物最近的點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算。同時(shí)存在而阻礙到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)的現(xiàn)象。方案1：一般情況下，可以將機(jī)器人作為。點(diǎn)，適當(dāng)擴(kuò)大障礙物來進(jìn)行研究。所有頂點(diǎn)排斥力的合力。主要是針對(duì)死鎖問題進(jìn)行改進(jìn)。采用APF與GA結(jié)合的算法可以取較。小的n獲得滿意的效果并且避免死鎖。之間利用APF得到一條連接這兩個(gè)點(diǎn)的無碰撞路徑。yi）}進(jìn)行交叉、變異、選擇運(yùn)算得到新的n-2個(gè)參數(shù)。
【正文】 合力。 （ 1） ? 主要是針對(duì)死鎖問題進(jìn)行改進(jìn) RPP算法 (APF與隨機(jī)采樣相結(jié)合） 的原理： – Descend模式 – ，否則執(zhí)行Escape模式 – Escape模式失敗，執(zhí)行 Backtrack模式 （ 2） 一種 APF與 GA相結(jié)合的算法： 在基于 GA的路徑規(guī)劃算法（ ）中介紹了 GA如何用于路徑規(guī)劃，但是這種算法存在著計(jì)算量 (n) 與路徑規(guī)劃的質(zhì)量之間的矛盾。采用 APF與 GA結(jié)合的算法可以取較小的 n獲得滿意的效果并且避免死鎖。 （ 2） ? APF與 GA相結(jié)合的算法原理： ，每個(gè)種群中具有 n2個(gè)參數(shù) {（ xi， yi ） } （ ）。 2. 每一個(gè)種群中 ,在相鄰兩個(gè)點(diǎn)（ xi， yi ）和（ xi+1， yi+1 ）之間利用 APF得到一條連接這兩個(gè)點(diǎn)的無碰撞路徑。對(duì)于一個(gè)種群來說，就可以得到從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的無碰撞路徑。 ，對(duì) {（ xi， yi ） }進(jìn)行交叉、變異、選擇運(yùn)算得到新的 n2個(gè)參數(shù)。 。 （ 2） 交叉前： 交叉后：
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