基于神经网络和遗传算法的移动机器人路径规划

【摘要】 本文提出一种将遗传算法和神经网络综合起来以完成未知动态环境下移动机器人路径规划的方法。该方法中,机器人的移动由神经网络来控制,通过前端装载的五个传感器来获取所处环境信息,将获取的障碍、位姿及目标信息作为神经网络的输入,然后利用遗传算法训练调整神经网络权值,最后将训练调整后的神经网络输出作为机器人的驱动控制力。仿真结果表明,采用该方法机器人能在较短的时间内寻找到一条平滑避障路径,完成从起始点到目标点的平滑高效移动。更多还原