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	基于遗传算法的机器人自定位、路径规划研究
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摘要

利用栅格图法，构建移动机器人位置定位、路径规划的环境模型，在此基础上依托实值编码方式，围绕初始位姿、

路径长度、拐点数量等评估指标进行初始化种群编码，将被选中的栅格连成一条完整路径，并根据声呐回传位置信息、路径信

息相似度，从种群中选择与真实位姿、路径相近的算子个体，并进行算子的自适应选择、交叉和变异计算，经过多代遗传迭代进

化后，得到适应度较高的新的个体，以及机器人的最优定位位置、最短路径长度和拐点数量。仿真实验及结果得出：改进遗传

算法对机器人位置定位、路径规划和拐点数量计算，算法迭代的次数更少、收敛度更优，有效提高了机器人自定位及路径规划

平滑度、算法收敛速度。

关键词 ：

移动机器人, 全局定位, 路径规划, 遗传算法

年卷期日期: 2023-02-10 出版日期: 2023-07-04

引用本文:

韩菊.

基于遗传算法的机器人自定位、路径规划研究

[J]. 电脑与电信, 2022, 1(12): 77-.
HAN Ju.

Research on Robot Self-localization and Path Planning Based on Genetic Algorithm

. Computer & Telecommunication, 2022, 1(12): 77-.

链接本文:

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