精华内容
下载资源
问答
  • 1.学习理解机器人路径规划算法,重点研究遗传算法和蚁群算法。 2.对典型的二维场景采用栅格法进行matlab建模。 3.用matlab对遗传算法,蚁群算法仿真,比较不同算法的优缺点,确定有效的路径规划求解算法。 所以就...

    这是一个多年以前研究过的课题,现在简单说一下

    本课题主要是
    1.学习理解机器人路径规划算法,重点研究遗传算法和蚁群算法。
    2.对典型的二维场景采用栅格法进行matlab建模。
    3.用matlab对遗传算法,蚁群算法仿真,比较不同算法的优缺点,确定有效的路径规划求解算法。

    所以就形成了
    遗传算法–>栅格法+TSP问题
    蚁群算法–>栅格法+TSP问题

    路径优化的问题很常见,本带马工会竭尽所能解决小白入坑的问题(手动笑哭)。评论会推送至邮箱,我看见了就会回复。可接私活。
    也欢迎各位大佬详细交流,

    展开全文
  • 机器人路径规划_遗传算法

    千次阅读 2015-12-17 16:29:32
    机器人路径规划_遗传算法 原理 遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题...

     

    机器人路径规划_遗传算法

     

    原理

     

    遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体,并借助于自然遗传学的遗传算子(geneticoperators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation),产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境,末代种群中的最优个体经过解码(decoding),可以作为问题近似最优解。

    遗传算法的基本运算过程如下:

    a)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

    b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度

    遗传算法

    c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。

    d)交叉运算:将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。

    e)变异运算:将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。

    群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。

    f)终止条件判断:若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出,终止计算。

     

    流程图如下:

    优点

    遗传算法有比较强的全局搜索能力,特别是当交叉概率比较大时,能产生大量的新个体,提高了全局搜索范围,遗传算法适合求解离散问题,具备数学理论支持。遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传的全局优化算法。

    缺点

    是随机算法,存在汉明悬崖等问题。传统的遗传算法在求解移动机器人路径规划问题,存在早熟收敛问题,且路径规划的效果不稳定。

     

    展开全文
  • Matlab遗传算法扫地机器人路径规划算法代码实现路径规划,栅格法画地图,障碍物位置可以自己定义,画出平均路径和最短路径曲线,适应度函数考虑路线顺滑度和距离两个因素。
  • 遗传算法路径规划

    2019-06-25 18:32:02
    使用遗传算法实现路径规划,地图使用bmp文件,可以自己指定或者使用画图软件编写
  • 物流路径规划遗传算法解决实例

    千次阅读 2018-07-17 21:43:56
    物流路径规划遗传算法解决实例
    展开全文
  • 遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的,就是种群初始化,选择,交叉,变异,适应度计算这样,那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。 1.1 种群初始化 首先要...

    一、简介

    采用栅格对机器人的工作空间进行划分,再利用优化算法对机器人路径优化,是采用智能算法求最优路径的一个经典问题。
    利用遗传算法处理栅格地图的机器人路径规划的难点主要包括:1保证路径不间断,2保证路径不穿过障碍。用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的,就是种群初始化,选择,交叉,变异,适应度计算这样,那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决办法。
    1.1 种群初始化
    首先要知道遗传算法种群初始化的定义。遗传算法种群初始化是生成一定种群数量的个体,每个个体是一个可行解。这里要注意是可行解,对于该问题也就是说是一个可行路径,也就是说应该是一个从路径起点到路径终点的,且不经过障碍的路径。怎样进行初始化种群得到可行路径是遗传算法求栅格路径的第一个难点也是最大难点。
    在这里插入图片描述
    1.方法
    路径初始化可以分为两步:第一步生成必经节点路径,什么是必经节点路径?举个例子,比如对于10*10的栅格,从左下角编号1到右上角编号100的路径必经过第2行的一个点,第3行一个点……第9行的一个点,这是很显然的,那么我们在第二行的自由栅格中随机取一个节点、第3行的自由栅格中取一个节点……第9行自由栅格取一个节点,那么这就行程了一个必经点路径,当然这个路径也是间断的。所以需要第二步,第二步就是连接这些间断节点,而这个问题是该算法中最难的问题,因为在连接路径中,太难绕开障碍了,而且如果你绕开了障碍物,会发现失去了方向连不回来了。因此,在连接节点中采用中点连接法,但是中点,要取得有技巧,可在中点处取4或3个栅格,然后在这些栅格中找到自由栅格,等概率选择,如果有最坏得情形,这些中点处栅格全都是障碍,则在这些栅格中等概率选择一个作为路径一点,因此该方法保证了路径的连续性,但也有可能存在经过障碍的路径,而这种障碍的路径可以在适应度函数中进行惩罚。上述初始化路径的两步结束后,进行简化路径操作,即如果路径中有两个相同的节点,则去掉相同节点之间的一段,这个很容易理解。
    2.选择
    选择和遗传算法的选择是一样的,无需特殊改动,就是根据适应度进行选择。
    3.交叉
    交叉采用重复点交叉,这个也比较好理解,比如一条路径为[1 12 13 24 25 36 45 56 ],另一条路径为[ 1 14 25 35 46 56],这两条路径有一个公共节点25,进行交叉变成[1 12 13 24 25 35 46 56]和[1 14 25 36 45 56].
    4.变异
    变异的方法使用随机生成选择两个节点,并去掉这两个节点之间的路径,之后采用上述的中带你插入方法生成连续路径。
    5.应度计算
    适应度计算路径长度和穿过障碍的个数,求和即可,这个比较间断不多说,下面展示一下我写的程序的效果。

    二、源代码

    clc;
    clear all;
    clear all;
    close all;
    t=23;       %过程点个数=t-1
    s=500;      %种群规模
    pc=0.90;    %交叉概率
    pm=0.20;    %变异概率
    pop=zeros(s,t);
    for i=1:s
        pop(i,1:t-1)=randperm(t-1);
    end
    for k=1:1:2000   %进化代次数k
        if mod(k,10)==1
            k
        end
        pop=qiujuli(pop);
        c=15;%选择淘汰个数
        pop=select(pop,c);
        p=rand;
        if p>=pc
            pop=cross(pop);
        end
        if p>=pm
            pop=mutate(pop);
        end
        
    end
    pop
    ​
    min(pop(:,t))
    J=pop(:,t);
    fi=1./J;
    [Oderfi,Indexfi]=sort(fi);   %安排fi从小到大
    BestS=pop(Indexfi(s),:);    %使BestS=E(m),m即是属于max(fi)的Indexfi
    I=BestS;
    x=[2 3 6 10 14 17 22 20 23 25 30 28 25 21 29 16 18 15 9 11 6 5 ];
    y=[5 26 14 29 27 24 28 22 26 30 30 17 13 15 4 13 3 1 6 2 2 7];
    for i=1:1:t-1
        x1(i)=x(I(i));
        y1(i)=y(I(i));
    end
    x(t)=x(I(1));
    y(t)=y(I(1));
    a = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1
        1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
        0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];%31*31栅格
    b = a;
    b(end+1,end+1) = 0;
    colormap([0 0 0;1 1 1]),pcolor(b)
    axis image xy;%绘制栅格图
    hold on;
    figure(1);
    plot(x,y,'-or');

    三、运行结果

    在这里插入图片描述

    四、备注

    完整代码或者代写添加QQ912100926
    往期回顾>>>>>>
    【路径规划】粒子群优化算法之三维无人机路径规划【Matlab 012期】
    【路径规划】遗传算法之多物流中心的开放式车辆路径规划【Matlab 013期】
    【路径规划】粒子群算法之机器人栅格路径规划【Matlab 014期】
    【路径规划】蚁群算法之求解最短路径【Matlab 015期】
    【路径规划】免疫算法之物流中心选址【Matlab 016期】
    【路径规划】人工蜂群之无人机三维路径规划【Matlab 017期】

    展开全文
  • 遗传算法 机器人路径规划MATLAB程序
  • 1 遗传算法概述 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一部分,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用,鲁棒性强,...
  • 遗传算法为基础的一种机器人的路径规划遗传算法是根据生物学上遗传学而改变的
  • 一、简介 ...用遗传算法解决优化问题时的步骤是固定的,就是种群初始化,选择,交叉,变异,适应度计算这样,那么下面我就说一下遗传算法求栅格地图中机器人路径规划在每个步骤的问题、难点以及解决
  • 航空视觉地面机器人路径规划的改进遗传算法
  • ROS路径规划——遗传算法

    千次阅读 2019-05-02 22:04:23
    源码链接:遗传算法 使用方法: 一.、插件教程【YouTube视频,创客智造】 二、 ROS导航结构分析【ROS navigation】 三、 GA算法包使用说明【google code】 编译和运行 Genetic Algorithm planner 在ga文件夹...
  • 遗传算法进行路径规划
  • 基于改进遗传算法的AGV路径规划苑光明,翟云飞,丁承君,张鹏【摘要】[摘要]针对AGV在自动化生产线中原有路径规划算法存在路径拐弯次数多,不利于AGV自动控制的问题,提出了一种改进遗传算法。为提高AGV运行的效率...
  • 本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——遗传算法路径规划,简单明了,易于理解
  • 多障碍离散路径规划遗传算法求解.pdf
  • 基于遗传算法的移动机器人路径规划

    万次阅读 多人点赞 2019-02-10 18:09:40
    之前在网上找基于遗传算法的移动机器人路径规划资料的时候,没有找到理想的开源代码。最后参照论文,用matlab写了代码。平时学习的时候,会看很多人写的一些博客和公众号文章,觉得很有帮助,所以也想分享一点自己学...
  • 本发明涉及工业机器人应用领域,尤其是基于遗传算法和五次多项式插值的机器人路径规划方法,适用于六自由度工业机器人在焊接、喷涂、工装夹具及自动化作业等领域范畴。背景技术:随着自动化技术的发展,工业机器人在...
  • 首先给出了基于遗传算法求解TSP问题的一般性流程,设计了基于遗传算法的求解算法,包括编码设计、适应度函数选择、终止条件设定、选择算子设定、交叉算子设定以及变异算子设定等,然后设计并实现了基于遗传算法的TSP...
  • 基于 遗传算法 进行 机器人 路径规划 代码。。。。。
  • 针对机器人路径规划中,应用遗传算法时容易陷入局部最优解以及收敛速度较慢等问题,设计出一种基于混沌遗传算法路径规划方法。在基本遗传算法的基础上采用自适应调整的选择概率,并引入混沌操作,从而增强移动...
  • 基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划
  • 里面包括基于栅格的遗传算法的的介绍及机器人路径规划程序,希望对你们有用

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 466
精华内容 186
关键字:

路径规划遗传算法