杨国庆，方振江，吴 昊

（天津城建大学控制与机械工程学院，天津300384）

针对目前移动机器人在作业时，对环境的适应和理解能力仍有不足，提出采取人机协同控制来适应环境，提高移动机器人作业效率的方案.在进行人机协同控制之前，机器人的路径规划问题是第一个要解决的问题.路径规划是为了让机器人在一定的约束条件下（距离最短，耗时最小等），从起始地点向终点移动，最终找到一条可行路径[1].

目前，按照对周围环境信息是否已知，将路径规划问题分成全局、局部规划两类.当环境已知时，可采用可视图法、自由空间法、栅格法等.反之，就需借助传感器获取环境信息，并对机器人进行局部路径规划.常用的局部规划方法有人工势场法[2]、速度分解法、神经网络算法等.但是它们都由于自身的局限性和独特性而无法通用.遗传算法依靠其自身较强的全局搜索能力、强适应力、灵活性、鲁棒性等在路径规划方面有一定的成果，但也存在容易得到“最优解”和易陷入局部最优的缺点.文献[3]改进了传统遗传算法中的交叉和变异算子，增强了全局和局部搜索能力，提高了算法计算效率，但在复杂环境下效果一般.文献[4]通过生成可行路径辅助点的方法加速遗传算法收敛，但是其采用二维实数编码，这样做使得编码方式与一维实数编码相比更复杂，随着种群的增加，增加了系统的存储量，使后续计算更复杂[5]，使寻优速度下降.

本文将采……