基于分組和精英策略的遺傳算法在機(jī)器人導(dǎo)航上的應(yīng)用

謝忠紅，王 培，顧寶興，姬長(zhǎng)英，田光兆

(1 南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京 210095； 2 江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210031)

基于分組和精英策略的遺傳算法在機(jī)器人導(dǎo)航上的應(yīng)用

謝忠紅1，王 培1，顧寶興2，姬長(zhǎng)英2，田光兆2

(1 南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，江蘇 南京 210095； 2 江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210031)

【目的】針對(duì)種植園復(fù)雜環(huán)境下采摘機(jī)器人進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)找出多路徑效率低、速度慢等問(wèn)題，提出一種基于分組和精英策略的遺傳算法(GGABE)。【方法】首先生成1個(gè)初始群體，使用Sigmoid函數(shù)分組；然后在每組中分別進(jìn)行選擇、交叉、變異操作，進(jìn)行n代迭代后，每組產(chǎn)生該組內(nèi)的k條等長(zhǎng)的最優(yōu)路徑；比較各組最優(yōu)路徑，選擇最短的路徑作為最優(yōu)路徑。在種群的各項(xiàng)參數(shù)均相同的情況下，簡(jiǎn)單遺傳算法(SGA)、未分組的精英遺傳算法(EGA)以及GGABE分別作用于15×15和25×25的地圖，各進(jìn)行 50 次試驗(yàn)。進(jìn)行樣機(jī)驗(yàn)證試驗(yàn)。【結(jié)果】第 1 幅地圖，GGABE算法找到了 8 條最短路徑，路徑均值為 20.970 6，其他 2 種方法只能找出 1 條最短路徑；第 2 幅地圖，GGABE算法找到了 8 條最短路徑，路徑均值為 38.041 6。50次驗(yàn)證試驗(yàn)均找出 3 條最佳路徑，平均路徑規(guī)劃時(shí)間為 15.543 319 s。【結(jié)論】本研究提出的基于分組和精英策略的遺傳算法收斂速度快，可快速準(zhǔn)確地在地圖中搜索出所有能夠遍歷整個(gè)果園的最佳路徑。

分組；精英策略；采摘機(jī)器人；遺傳算法；優(yōu)勢(shì)個(gè)體；路徑規(guī)劃；導(dǎo)航

導(dǎo)航技術(shù)是采摘機(jī)器人研究領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，而路徑規(guī)劃則是導(dǎo)航研究課題中的重中之重，路徑規(guī)劃是指采摘機(jī)器人基于已給出的種植園地圖，滿足不碰撞障礙物的前提下，計(jì)算出一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑或耗時(shí)最少的路徑[1-2]。……