基于混合遗传模拟退火算法的矢量场机器人导航(英文)

被引:7
作者
邹细勇
诸静
机构
[1] 浙江大学电气工程学院,浙江大学电气工程学院浙江杭州,,浙江大学工业控制技术国家重点实验室,浙江杭州,浙江杭州,
关键词
矢量场模型; 机器人导航; 遗传算法; 模拟退火算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP242 [机器人];
学科分类号
1111 ;
摘要
提出了一种解析形式的机器人矢量场导航模型 ,模型中场矢量的指向就是机器人的理想移动方向 .模型假设工作空间中的障碍物为多边形 ,通过对障碍边界上电场的积分得到了排斥场的封闭解 .导航必须考虑路径对长度、平滑度及安全性的要求 ,因此 ,一种混合遗传模拟退火优化算法被用来对导航模型的参数进行搜索 ,以寻找最优路径解 .仿真结果验证了本文模型的有效性 ,优化所获路径的比较说明此混合算法要优于遗传算法和模拟退火算法 .
引用
收藏
页码:657 / 663
页数:7
相关论文
共 6 条
[1]  
Performance of simulated annealing_based heuristic for the unconstrained binary quadratic programming problem. KATAYAMA K,NARIHISA H. European Journal of Operational Research . 2001
[2]  
New potential functions for mobile robot path planning. GE S S,CUI Y J. IEEE Transactions on Robotics . 2000
[3]  
Mobile robot navigation in 2_D dynamic workspace using an electrostatic potential field. VALAVANIS K P,HEBERT T,KOLLURU R,et al. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics . 2000
[4]  
SANDROS: a dynamic graph search algorithm for motion planning. CHEN P C,HWANG Y K. IEEE Transactions on Robotics . 1998
[5]  
Potential_based modeling of three_dimensional workspace for obstacle avoidance. CHUANG J H. IEEE Transactions on Robotics . 1998
[6]  
A genetic algorithm_based scheduler for setup_constrained FMC. JAWAHAR N,ARAVINDAN P,PONNAMBALAM S G,et al. Computers in Industry . 1998