技術(shù)特征：

1.一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、利用柵格模型對(duì)移動(dòng)機(jī)器人工作空間進(jìn)行預(yù)處理；

步驟2、指定機(jī)器人移動(dòng)的起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)；

步驟3、使用改進(jìn)遺傳算法規(guī)劃?rùn)C(jī)器人最優(yōu)移動(dòng)路徑，所述改進(jìn)遺傳算法包括：

步驟3.1、采用改進(jìn)的雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)算法生成多樣性豐富、無(wú)不可行路徑的初始種群，包括以下步驟：

步驟3.1.1、初始化雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)，分別設(shè)置雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)中的兩棵子樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)為起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)；

步驟3.1.2、雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)在柵格化工作空間中自由生長(zhǎng)，雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)的一棵子樹(shù)自由生長(zhǎng)時(shí)，在工作空間中機(jī)器人可自由行走部分隨機(jī)選擇一個(gè)點(diǎn)P_rand作為生長(zhǎng)方向，計(jì)算該子樹(shù)的所有樹(shù)節(jié)點(diǎn)與點(diǎn)P_rand之間的歐氏距離，找出歐式距離最小的樹(shù)節(jié)點(diǎn)P_lst，該子樹(shù)從樹(shù)節(jié)點(diǎn)P_lst開(kāi)始以生長(zhǎng)因子v朝著點(diǎn)P_rand生長(zhǎng)出新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)P_new，將新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)P_new連接到子樹(shù)中；

步驟3.1.3、雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)在柵格化工作空間中相向生長(zhǎng)，雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)中的一棵子樹(shù)以另一棵子樹(shù)自由生長(zhǎng)的樹(shù)節(jié)點(diǎn)P_new為生長(zhǎng)方向，同自由生長(zhǎng)過(guò)程生長(zhǎng)出新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)P’_new，將新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)P’_new連接到子樹(shù)中；

步驟3.1.4、判斷雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)是否在起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)之間建立足夠數(shù)量的連接，如果是則停止生長(zhǎng)，進(jìn)入步驟3.1.5，否則返回步驟3.1.2繼續(xù)生長(zhǎng)；

步驟3.1.5、使用回溯法生成初始種群，每次回溯均以雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)的連接點(diǎn)作為回溯初始點(diǎn)，朝著雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)的根節(jié)點(diǎn)進(jìn)行回溯，直到回溯到根節(jié)點(diǎn)，回溯經(jīng)歷的樹(shù)中的節(jié)點(diǎn)與邊構(gòu)成無(wú)碰撞路徑，多次回溯產(chǎn)生的無(wú)碰撞路徑組成初始種群；

步驟3.2、采用選擇、交叉、變異3種遺傳算子對(duì)初始種群進(jìn)行進(jìn)化，得到最優(yōu)路徑；

步驟4、將最優(yōu)路徑的關(guān)鍵點(diǎn)作為控制點(diǎn)，通過(guò)二次B樣條曲線技術(shù)，對(duì)最優(yōu)路徑進(jìn)行平滑處理，得到移動(dòng)機(jī)器人的平滑最優(yōu)路徑。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述步驟3.2包括如下步驟：

步驟3.2.1、計(jì)算上一步驟得到的種群中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)值f(pop)；

步驟3.2.2、判斷所述改進(jìn)遺傳算法是否達(dá)到最大迭代次數(shù)G，如果是則保存當(dāng)前最優(yōu)路徑，進(jìn)入步驟4，否則，進(jìn)入步驟3.2.3；

步驟3.2.3、使用錦標(biāo)賽選擇策略對(duì)種群進(jìn)行選擇操作，設(shè)置錦標(biāo)賽的聯(lián)賽規(guī)模為N_champ，從種群中隨機(jī)選擇N_champ個(gè)個(gè)體，選出適應(yīng)度最小的個(gè)體保留至下一代，重復(fù)錦標(biāo)賽選擇策略直到選出足夠數(shù)量的個(gè)體，組成新種群；

步驟3.2.4、使用單點(diǎn)交叉策略對(duì)步驟3.2.3得到的種群進(jìn)行交叉操作，從種群中隨機(jī)選擇兩個(gè)個(gè)體作為父代，當(dāng)滿足交叉概率時(shí)，分別隨機(jī)選擇父代中選擇一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)作為交叉點(diǎn)，交換父代交叉點(diǎn)之后的部分，組成兩個(gè)新個(gè)體；

步驟3.2.5、步驟3.2.4得到的種群中的個(gè)體滿足變異概率時(shí)，隨機(jī)選擇一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)作為變異點(diǎn)，使用變異點(diǎn)的8領(lǐng)域點(diǎn)替換變異點(diǎn)，替換后適應(yīng)值最小的個(gè)體保留至下一代；

步驟3.2.6、更新種群，返回步驟3.2.1繼續(xù)進(jìn)化。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟3.2.3中，所述適應(yīng)度通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算得到，種群中的一條路徑pop的適應(yīng)度函數(shù)為f(pop)，則有：

式中，n為路徑pop上關(guān)鍵點(diǎn)個(gè)數(shù)，(x_i，y_i)為關(guān)鍵點(diǎn)i在工作空間中的坐標(biāo)，penalty為懲罰項(xiàng)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟3.2.2中，最大迭代次數(shù)G＝200；步驟3.2.3中，錦標(biāo)賽的聯(lián)賽規(guī)模N_chammp＝2。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟3.1.2及步驟3.1.3中，將新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)連接到子樹(shù)中的具體步驟為：計(jì)算新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)與子樹(shù)所有節(jié)點(diǎn)之間的歐式距離，選擇前w個(gè)歐式距離最小的樹(shù)節(jié)點(diǎn)P_lst，p_2nd，...，p_wth，判斷樹(shù)節(jié)點(diǎn)P_lst，p_2nd，...，p_wth與新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)之間是否存在障礙物，如果否則將其與新的樹(shù)節(jié)點(diǎn)連接。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟3.1.5中，所述雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)的連接點(diǎn)為雙向快速遍歷隨機(jī)樹(shù)中兩棵子樹(shù)的公共樹(shù)節(jié)點(diǎn)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟3.1中，所述多樣性豐富是指種群分布廣度Br大，種群中的個(gè)體兩兩之間相似度小，種群中的個(gè)體兩兩之間的Hausdorff距離大，點(diǎn)集A和點(diǎn)集B的Hausdorff距離H(A，B)的計(jì)算公式如下：

$H(A,B)=\max \left\{\underset{a\∈A}{\max }\right(\underset{b\∈B}{\min }d\left(a,b\right)),\underset{b\∈B}{\max }\left(\underset{a\∈A}{\min }d\right(a,b\left)\right)\}$

式中，d(a，b)為點(diǎn)a和點(diǎn)b之間的歐氏距離。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述廣度Br的計(jì)算公式如下：

$Br=\frac{2}{N(N-1)}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=i+1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}H({\mathrm{path}}_i,{\mathrm{path}}_j)$

式中，N為種群中包含的路徑數(shù)量，path_i為路徑i關(guān)鍵點(diǎn)集合，path_j為路徑j(luò)關(guān)鍵點(diǎn)集合。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟3.1.2，所述生長(zhǎng)因子v＝∞，即使用貪心算法，沿著生長(zhǎng)方向一直生長(zhǎng)，直到遇到障礙物或生長(zhǎng)方向點(diǎn)。

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，其特征在于，步驟4中，二次B樣條曲線的矩陣表示為P_0，2(t)，t∈[0，1]，則有：

$P_{0,2}\left(t\right)=\frac{1}{2}\[\begin{array}{ccc}1& t& t^2\end{array}\]\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 0\\ -2& 2& 0\\ 1& -2& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{P}_0\\ P_1\\ P_2\end{array}\right]$

式中，P₀、P₁、P₂為二次B樣條曲線的控制點(diǎn)。