【摘 要】
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为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题.改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法.根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡.仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低
【机 构】
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浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2019YFC1511502),国家自然科学基金资助项目(51875515),浙江省科技计划资助项目(2021C01149),北京市科技计划资助项目(Z191100001419014).
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为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题.改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法.根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡.仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低
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