极坐标系下机器人避障路径规划的遗传算法优化

"极坐标系下机器人路径规划算法 (2011年) - 大庆石油学院学报" 本文提出了一种创新的机器人路径规划算法，该算法针对避障问题，将传统的基于遗传算法的直角坐标系路径规划转换为极坐标系下的规划方法。在极坐标系中，机器人路径规划的运动模型被建立，同时考虑了有障碍物和无障碍物两种模式。对于有障碍物的情况，算法采用了遗传算法，并对适应度函数进行了简化，引入了重启策略以提高效率。基于单纯形思想，文章提出了一种新的交叉算子来优化路径。 具体来说，改进后的算法有两种情况：一是机器人直接向目标点行进，二是当存在障碍物时，利用遗传算法寻找最短的无碰撞轨迹。仿真实验显示，当起始点距离在100到500厘米范围内，该算法相比传统直角坐标系下的遗传算法路径规划，平均运行时间减少了75.9%，平均规划路径长度缩短了20.8%。适应度函数仅包含一个约束条件，确保了算法的有效性和实时性。 关键词包括机器人避障、路径规划、极坐标系、遗传算法、有障碍物模式和无障碍物模式。这些关键词表明，该研究着重于解决机器人在复杂环境中的导航问题，特别是如何快速、准确地找到避开障碍物的最短路径。遗传算法的应用使得在优化路径的同时，能兼顾计算效率和路径质量。 文章引用了前人的研究工作，包括基于扇形栅格地图的路径规划、基于行为的方法、并联神经网络结合模拟退火算法以及改进的蚁群算法。这些引用表明，尽管已有多种路径规划方法，但本文提出的极坐标系下遗传算法在解决路径规划问题上具有显著的优势，特别是在实时性和路径优化方面。 这篇论文为机器人路径规划领域提供了新的思路，通过将问题转换到极坐标系并利用遗传算法的优化特性，有效地解决了机器人避障问题，提高了路径规划的速度和精度，具有重要的理论和实际意义。这一研究可能对未来的机器人导航系统设计，特别是在实时性和复杂环境适应性上有较高的参考价值。