基于改进遗传算法的狭窄空间路径规划

针对室内或地下等狭窄而复杂环境下的移动机器人全局路径规划,提出了一种基于Dijkstra算法的改进遗传算法路径规划策略,以解决传统遗传算法在狭窄环境下难以有效初始化的问题。首先借助Dijkstra算法得出基准路径,然后以此基准路径为基础,通过改进的编码方式与搜索空间进行初始种群的编码,最后通过遗传算法获得最优路径。提出了全局通行度和路径安全度的概念,用来评估当机器人不可视为质点时的环境状态与路径优劣。仿真实验结果表明,与传统遗传算法和人工势场法相比,本方法在保证路径距离较短的情况下,能使路径安全度提高50%以上,或者将时间复杂度降低一半以上,表明了所提方法的实用性和有效性。