鉴于其他传统机器人路径规划算法（如栅格法、人工势场法、A*算法等）存在搜索效率低、易于陷入局部最优解的问题,提出一种新的遗传算法。本文中将最短路径、避免碰撞（安全性能）和平滑度三者相结合作为新的适应度函数进行遗传优化,并给三个要素分配一定的权值。仿真结果表明:该算法搜索效率更高且能获得更好的路径规划结果。
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