基于遗传算法的人工势场法

资 源 简 介

基于遗传算法的人工势场法

详 情 说 明

人工势场法是一种经典的机器人路径规划方法，通过构建虚拟势场来引导机器人运动。该方法将目标点视为吸引源，障碍物视为斥力源，机器人沿着势场梯度方向移动。虽然计算效率高，但传统人工势场法存在局部极小值问题，容易导致路径规划失败。

遗传算法作为一种全局优化技术，通过模拟自然选择过程来寻找最优解。其强大的全局搜索能力可以弥补人工势场法的局限性。混合算法将两种方法优势互补，主要思路如下：

势场建模阶段：使用传统方法建立基础势场模型，包括引力场和斥力场计算。

遗传算法优化：将路径编码为染色体，通过选择、交叉和变异等操作优化路径。适应度函数设计考虑路径长度、平滑度和势场值等因素。

混合策略实施：遗传算法提供全局路径指导，避免陷入局部极小；人工势场法则负责局部精确避障和路径平滑。

这种混合算法在复杂环境中表现出色，能有效解决传统人工势场法的局部最优问题。实际应用中需要注意参数调优，如遗传算法的种群规模、变异概率，以及势场函数的权重设置等。仿真实验表明，该混合方法在迷宫环境和动态障碍物场景中都具有良好的规划效果。