张燕，徐永毅

（南京大学金陵学院，江苏南京210089)

基于遗传算法的移动机器人路径规划

张燕，徐永毅

（南京大学金陵学院，江苏南京210089)

移动机器人路径规划技术是移动机器人核心技术之一，该文利用遗传算法实现静态环境下移动机器人的路径规划，首先使用二维数组来设计路径规划的静态地图，在VC的环境下此设计可以实时更改环境地图。而遗传算法的核心包括三个操作，分别是选择，交叉以及变异。遗传算法的软件实现，有初始化种群、遗传的选择、进化的三个方面。最后通过实际移动机器人的运行结果说明遗传算法的正确性。

移动机器人；规划路径；遗传算法

近年来，随着工业化的实现，信息化时代的到来，移动机器人越来越展现其独有的能力和魅力，尤其在移动机器人的路径规划方面越来越受到重视。

移动机器人路径规划是在一个存在障碍物的有界工作空间内，依据相应的评价标准（路径长度、能量消耗等）规划出一条安全无碰撞且较优的可行路径[1]。目前路径规划技术是移动机器人技术中的一个核心技术，随着人工智能技术迅速发展，常见的路径规划技术有有栅格法[2]、神经网络法[3]、人工势场法[4]、遗传算法[5]、蚁群算法[6]等。其中遗传算法是根据生物界“适者生存”理论产生的一种路径规划技术。

从生物自然选择的中心内容来看，生物进化主要有三个因素，遗传，变异和选择。这和移动机器人路径规划的适应性有相同的理念，因此选择遗传算法进行路径规划有一定的合理性。……