基于免疫遗传算法的移动机器人全局路径规划new

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2007，43(30)91基于免疫遗传算法的移动机器人全局路径规划肖本贤，余炎峰，余雷，陈昊XIAOBen—xian，YUYan—feng，YULei，CHENHao合肥工业大学自动化研究所，合肥230009InstituteofIndustrialAutomation，HefeiUniversityofTechnology，Hefei230009，China．E—mail：xiaobenxian@126．comXIAOBen—xian，YUYan-feng，YULei，eta1．Mobilerobotgl

2、obalpathplanningbasedonimmunegeneticalgorithm．ComputerEngineeringandApplications，2007，43(3o)：91-93．Abstract：Amethodofglobalpathplanningformobilerobotinstaticenvironmentisproposedbasedonimmunegeneticalgorithm．Firsttheneuralnetworkmodelofenvironmentalinformationisconstructedintheworkingspaceforrobot

3、，alsotherelationshipbetweenthecollision—freepathandtheneuralnetworkoutputisestablishedbasedonthismode1．thenthecollision—freedemandandthepathoptimizationdemandalefusedtoasimplefitnessfunctionforimmunegeneticalgorithm．Antibodyselectiveprobabilityisexpressedasafusionfunctionbasedonantibodyvectordista

4、nceandantibodydensity，theantibodydiversityandmaturationconvergenceareensuredsynchronously．Finallythesimulationresultsshowthattheperformanceisimprovedbycontrastwithgeneticalgorithm，alsosimulationresultsdemonstratethatthealgorithmforglobalpathplanningisfeasibleandvalid．Keywords：globalpathplanning；im

5、munegeneticalgoritllm；neuralnetwork；Euclideandensity；antibodyvectordistance；immuneoperator摘要：提出了基于免疫遗传算法的静态环境下移动机器人全局路径规划方法。该方法首先建立机器人工作空间中环境信息的神经网络模型，并利用该模型建立机器人免碰撞路径与神经网络输出的关系，将免碰撞要求和路径最优要求融合成免疫遗传算法的一个简单适应度函数。将抗体选择概率表示成一个基于抗体矢量距和抗体浓度的融合函数，同时保证了抗体的多样性和成熟收敛。通过仿真，并与遗传算法相比，性能有很大提高，证明了该全局路径规划方法的正确性和有

6、效性。关键词：全局路径规划；免疫遗传算法；神经网络；Euclidean浓度；矢量距浓度；免疫算子文章编号：1002—8331(2007)30—0091—03文献标识码：A中图分类号-TP391．9；TP301．61引言2环境信息的描述路径规划是移动机器人导航的最基本环节之一，它是在环首先在构造规划空间时作如下假设：境信息的基础上，按某一指标搜索一条从起始点到目标点的最(1)移动机器人在有限空问的二维平面环境中运动，不考优或近似最优的无碰撞路径。根据机器人对环境信息掌握的程虑障碍物高度信息；度，可分为两种类型：环境信息完全已知的全局路径规划和环(2)机器人运动空问中分布着有限个已知的静态障碍

7、物，境信息完全未知或部分未知的局部路径规划。对于前者，人们规划环境的边界与障碍物可用凸多边形描述；提出了人工势场法llI、可视图法[31等。静态环境中机器人全局路(3)将障碍物的边界范围向外膨胀一个机器人半径尺，这径规划一直是路径规划中的—个重要问题，具有广阔的应用范样机器人在路径规划时，可以认为是一可以向任意方向运动的围141。质点。遗传算法口，达尔文的生物进化论创建，是一种启发式设机器人工作空间如图1，其中阴影部分表