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摘要
在移动机器人路径规划问题的研究中,路径规划的实质是机器人按照一定的技术指标找到一条从起点到终点与障碍物无碰撞的最短路径。由于路径长度和安全性指标是相互矛盾的两个技术指标,大多数现存算法在把它们作为单目标优化时容易陷入局部最优,用多目标优化中的帕累托最优则能够很好地平衡和解决这两个目标不同资源分配下的组合情况。用贝塞尔曲线来描述路径,用帕累托最优解决路径长度和安全性指标之间的共存问题。实验结果表明,比起单目标处理,多目标优化在解决路径优化问题中路径长度及安全性指标时较稳定,能够找到满足条件的更短路径,并且帕累托最优能够很好地解决不兼容目标之间的共存问题,找到不同安全性指标下优化最短路径。
