【摘 要】
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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
【机 构】
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河南科技大学信息工程学院,河南洛阳471000
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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.
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