提出了一种应用于机器人路径规划的改进自适应遗传算法。在遗传算法的选择操作中引入模拟退火思想,以此来提高算法的全局搜索能力;对交叉、变异算子自调整策略进行改进,以提高算法的收敛速度;将规划出的路径做平滑优化处理,并根据路径与障碍物间的距离进行不同速度段的划分;在适应度函数中加入安全行驶速度和转弯次数等多个规划指标,使规划出的路径更加安全高效。仿真实验表明,改进后的算法实现效率好、安全可靠性高,规划出的路径也更加符合实际情况。
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