南京航空航天大學(xué)陳聰獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請的專利基于改進(jìn)遺傳算法的智能小車路徑規(guī)劃方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114995413B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210588765.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G05D1/43;該發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)遺傳算法的智能小車路徑規(guī)劃方法是由陳聰;金智林;戴麗萍;吳文利設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-05-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本基于改進(jìn)遺傳算法的智能小車路徑規(guī)劃方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)遺傳算法的智能小車路徑規(guī)劃方法,針對傳統(tǒng)遺傳算法具有收斂速度較慢、局部搜索能力差等缺點(diǎn)和容易在路徑規(guī)劃領(lǐng)域中目標(biāo)不可達(dá)和易陷入局部最小值點(diǎn)等缺陷,改進(jìn)了傳統(tǒng)遺傳算法的交叉、變異算子和適應(yīng)度函數(shù),將不同權(quán)重占比的智能小車總路徑長度和智能小車行駛路徑平滑度加入適應(yīng)度函數(shù)并且利用輪盤賭法確定改進(jìn)后的交叉算子,大幅提高了智能小車行駛路徑的平滑性。加快了算法的收斂速度,降低算法達(dá)到全局最優(yōu)解時的迭代次數(shù),大大提高算法的效率。
本發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)遺傳算法的智能小車路徑規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了:1.基于改進(jìn)遺傳算法的智能小車路徑規(guī)劃方法,其特征在于,包括以下步驟:步驟1,構(gòu)建柵格地圖,以地圖左下角第一個柵格為原點(diǎn)建立坐標(biāo)系;步驟2,初始化種群,并初始化遺傳算法的以下參數(shù):種群數(shù)量NP、最大迭代次數(shù)max_gen;步驟3,產(chǎn)生初始化可行路徑:步驟3.1,先按順序在每一行隨機(jī)選取一個無障礙柵格,形成一條包含M個柵格的間斷的路徑,M為路徑中柵格的個數(shù),并令i=1;步驟3.2,根據(jù)以下公式計算第i個柵格和i+1個柵格之間的D值:D=max{absxi+1-xi,absyi+1-yi}式中,xi,yi是第i個柵格的坐標(biāo),xi+1,yi+1是第i+1個柵格的坐標(biāo);步驟3.3,判斷D值是否等于1:步驟3.3.1,若D=1,第i個柵格和i+1個柵格為連續(xù)柵格,令i=i+1,判斷i和M的大?。徊襟E3.3.1.1,若i≥M-1,此時的路徑即為初始化后可行路徑,跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟4;步驟3.3.1.2,若i<M-1,跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟3.2;步驟3.3.2,若D不等于1,第i個柵格和i+1個柵格之間不連續(xù),則根據(jù)以下公式計算第i個柵格和i+1個柵格之間中點(diǎn)柵格的坐標(biāo)xc,yc: 步驟3.3.2.1,若中點(diǎn)柵格上無障礙,則將該中點(diǎn)柵格插入第i個柵格和i+1個柵格之間,使得該中點(diǎn)柵格變成新的第i+1個柵格,令M=M+1,更新路徑并跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟3.2;步驟3.3.2.2,若中點(diǎn)柵格上存在障礙,則依次判斷中點(diǎn)柵格的上、下、左、右的柵格上是否存在障礙,若均存在障礙,跳轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟3.1;若存在其上無障礙的柵格,則選擇第一個無障礙的柵格作為新的中點(diǎn)柵格,再將該新的中點(diǎn)柵格插入第i個柵格和i+1個柵格之間,使得該新的中點(diǎn)柵格變成新的第i+1個柵格,令M=M+1,更新路徑并跳轉(zhuǎn)到步驟3.2;步驟4,構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)fitness,考慮規(guī)劃路徑的長度和平滑程度加入到適應(yīng)度函數(shù)fitness中;步驟4.1,規(guī)劃路徑總長度d等于相鄰兩個柵格之間距離之和,具體公式如下: 步驟4.2,路徑越平滑,相鄰三點(diǎn)形成的角度越大,角度越大相鄰三點(diǎn)之間的距離越大,因此計算路徑中所有相鄰三點(diǎn)的距離作為適應(yīng)度函數(shù)的第二部分,考慮到智能小車行駛過程中的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)約束,規(guī)定規(guī)劃路徑的轉(zhuǎn)角ph的計算公式如下: 步驟4.3,根據(jù)對路徑長度和路徑平滑度的要求選用不同的權(quán)重構(gòu)造相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù);步驟5,選擇操作:根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算得出每一個個體的適應(yīng)度值,再計算每一個個體的適應(yīng)度值占全部個體適應(yīng)度之和的比例;根據(jù)每一個個體的概率比例,使用基于概率的輪盤賭方法選擇出下一代個體;步驟6,交叉操作:步驟6.1,首先從第一個個體開始比較兩個相鄰個體的適應(yīng)度值大小,然后保留其中適應(yīng)度值較大的個體記錄其適應(yīng)度值為f′,然后根據(jù)交叉概率公式計算此次交叉操作中的具體交叉概率Pc,再隨機(jī)選取0-1之間的一個數(shù)作為交叉比較概率Pcc,j=1;步驟6.2,從第j個種群開始比較第j個種群的交叉概率Pc和Pcc的大小,若j種群的交叉概率小于Pcc,則在j和j+1種群所包含的相同柵格中隨機(jī)選取一個柵格,交換此相同柵格后面的全部路徑;然后令j=j(luò)+1,判斷j是否小于種群數(shù)量,若j值小于種群數(shù)量,則重復(fù)步驟6.2繼續(xù)循環(huán),反之則結(jié)束交叉操作;交叉概率Pc公式具體如下: 其中fmax為整個迭代循環(huán)過程中的最大適應(yīng)度值,是整個迭代循環(huán)過程中的平均適應(yīng)度值,f′為此次交叉操作中的較大適應(yīng)度值;步驟7,變異操作:步驟7.1,首先從第一個個體開始比較兩個相鄰個體的適應(yīng)度值大小,然后保留其中適應(yīng)度值較大的個體記錄其適應(yīng)度值為f′,然后根據(jù)交叉概率公式計算此次變異操作中的具體變異概率Pm,再隨機(jī)選取0-1之間的一個數(shù)作為交叉比較概率Pmm,k=1;步驟7.2,從第k個種群開始比較第k個種群的交叉概率Pm,若j種群的變異概率小于k+1,則在k和k+1種群所包含的相同柵格中隨機(jī)選取一個柵格,交換此相同柵格后面的全部路徑;然后令k=k+1,判斷k是否小于種群數(shù)量,若k值小于種群數(shù)量,則重復(fù)步驟7.2變異概率Pm公式具體如下: 步驟8,重復(fù)步驟5至步驟7max_gen次,得到迭代平均路徑長度和最優(yōu)路徑長度,輸出遺傳算法的收斂曲線圖。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人南京航空航天大學(xué),其通訊地址為:210016 江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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