文档介绍：机器人路径规划简述
主讲人:徐杰
何谓路径规划
路径规划是指,在具有障碍物的环境中,按照一定的评价标准,寻找一条从起始状态到目标状态的无碰撞最优路径的过程.
案例
机器人路径规划的方法

1)自由空间法
2)图搜索法
3)栅格解耦法
4)人工势场法

1)模糊逻辑法
2)遗传算法
3)神经网络法
遗传算法
遗传算法(ic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法.
遗传算法的原理
遗传算法是的思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律,是具有“生存+检测”,,选择、、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容.
算法过程如下
步骤1:初始化,随机产生一个规模为P的初始种群,其中每个个体为二进制位串的形式,也就是染色体,每个二进制为称为基因。步骤2:计算适应度,计算种群中每个个体的适应度。步骤3:选择,选择是指从群体中选择优良的个体并淘汰劣质个体的操作。它建立在适应函数评估的基础上。适应度越大的个体,被选择的可能性就越大,它的下一代的个数就越多。选择出来的个体放入配对库中。步骤4:交叉,从种群中随机选择两个染色体,按一定的交叉概率进行基因交换,交换位置的选取也可以是随机的。步骤5:变异,从种群中随机选择一个染色体,按一定的变异概率进行基因变异。步骤6:若发现最优解或者到达迭代次数,则算法停止。否则,转步骤2。