改进遗传算法优化狭窄空间路径规划：提升效率与安全性

本文主要探讨的是"基于改进遗传算法的狭窄空间路径规划"这一课题，针对室内或地下等复杂且狭小环境中的移动机器人路径规划问题。传统的遗传算法在处理这类环境中由于搜索空间的特性，往往难以找到有效的初始化策略。为了解决这个问题，研究人员提出了一种结合Dijkstra算法和改进遗传算法的方法。 首先，他们利用Dijkstra算法作为基础，生成一个基准路径，这个基准路径作为遗传算法的起点，通过优化的编码方式将搜索空间映射到初始种群中。这种方法能够更好地适应狭窄空间的约束，避免了传统遗传算法可能出现的局部最优问题。 研究者引入了两个关键概念，即全局通行度和路径安全度，这两个指标不仅考虑路径的距离，还考虑了机器人在非理想环境中的运动能力以及路径对周围环境的干扰程度。这使得路径规划更加全面，考虑了机器人的实际操作限制，而非仅仅追求最短距离。 实验结果显示，相较于传统的遗传算法和人工势场法，该改进方法在保持较短路径长度的同时，显著提升了路径安全度，可以达到50%以上的提升，或者将计算时间复杂度降低了至少一半。这表明，这种基于改进遗传算法的狭窄空间路径规划策略具有很高的实用性和有效性，对于复杂环境中的移动机器人路径规划具有重要的应用价值。 本文的研究背景得到了国家博士后科学基金、国家自然科学基金以及中央高校基本科研业务费等项目的资助，作者卢月品教授等来自中国电子信息产业发展研究院、北京科技大学以及洛阳尚凯电气自动化设备有限公司的研究人员共同参与了这项工作。他们的研究不仅推动了狭窄空间路径规划领域的理论进步，也为实际的移动机器人导航提供了新的解决方案。