谢忠红，王 培，顾宝兴，姬长英，田光兆

(1 南京农业大学 信息科学技术学院，江苏 南京 210095； 2 江苏省智能化农业装备重点实验室，江苏 南京 210031)

基于分组和精英策略的遗传算法在机器人导航上的应用

谢忠红1，王 培1，顾宝兴2，姬长英2，田光兆2

(1 南京农业大学 信息科学技术学院，江苏 南京 210095； 2 江苏省智能化农业装备重点实验室，江苏 南京 210031)

【目的】针对种植园复杂环境下采摘机器人进行路径规划时找出多路径效率低、速度慢等问题，提出一种基于分组和精英策略的遗传算法(GGABE)。【方法】首先生成1个初始群体，使用Sigmoid函数分组；然后在每组中分别进行选择、交叉、变异操作，进行n代迭代后，每组产生该组内的k条等长的最优路径；比较各组最优路径，选择最短的路径作为最优路径。在种群的各项参数均相同的情况下，简单遗传算法(SGA)、未分组的精英遗传算法(EGA)以及GGABE分别作用于15×15和25×25的地图，各进行 50 次试验。进行样机验证试验。【结果】第 1 幅地图，GGABE算法找到了 8 条最短路径，路径均值为 20.970 6，其他 2 种方法只能找出 1 条最短路径；第 2 幅地图，GGABE算法找到了 8 条最短路径，路径均值为 38.041 6。50次验证试验均找出 3 条最佳路径，平均路径规划时间为 15.543 319 s。【结论】本研究提出的基于分组和精英策略的遗传算法收敛速度快，可快速准确地在地图中搜索出所有能够遍历整个果园的最佳路径。

分组；精英策略；采摘机器人；遗传算法；优势个体；路径规划；导航

导航技术是采摘机器人研究领域中的关键技术，而路径规划则是导航研究课题中的重中之重，路径规划是指采摘机器人基于已给出的种植园地图，满足不碰撞障碍物的前提下，计算出一条从起点到终点的最短路径或耗时最少的路径[1-2]。……