【摘 要】
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提出了多功能室外智能移动机器人避障轨迹自动规划方法。利用遗传算法平行求解不同空间搜索特征,使其不趋于局部化,同时对接多个可行解,通过将路径的二维码变成一维码的简化方式,选择合适的路边约束、动态避障、路径最短适应度函数,确保其稳定收敛,并在算法中加入自适应调整方法,优化自适应参数,避免路径规划时搜索范围大、易陷入局部最小、收敛速度慢问题,提升机器人避障轨迹规划效果。实验结果表明:所提方法的种群平均适
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573117); 广东省青年人才创新基金项目(2019GKQNCX092);
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提出了多功能室外智能移动机器人避障轨迹自动规划方法。利用遗传算法平行求解不同空间搜索特征,使其不趋于局部化,同时对接多个可行解,通过将路径的二维码变成一维码的简化方式,选择合适的路边约束、动态避障、路径最短适应度函数,确保其稳定收敛,并在算法中加入自适应调整方法,优化自适应参数,避免路径规划时搜索范围大、易陷入局部最小、收敛速度慢问题,提升机器人避障轨迹规划效果。实验结果表明:所提方法的种群平均适应值及最优个体进化次数少,在第56代时便可快速且清晰地找到避障规划最优路径。对比传统规划方法,所研究方法规划所耗时间短,可以提高移动机器人的作业效率。良好的避障功能,在实际的应用过程中,具有节省时间,提高工作效率。
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