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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利基于改進遺傳算法的智能小車路徑規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114995413B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210588765.6，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權基于改進遺傳算法的智能小車路徑規劃方法是由陳聰;金智林;戴麗萍;吳文利設計研發完成，并于2022-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進遺傳算法的智能小車路徑規劃方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進遺傳算法的智能小車路徑規劃方法，針對傳統遺傳算法具有收斂速度較慢、局部搜索能力差等缺點和容易在路徑規劃領域中目標不可達和易陷入局部最小值點等缺陷，改進了傳統遺傳算法的交叉、變異算子和適應度函數，將不同權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度函數并且利用輪盤賭法確定改進后的交叉算子，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，降低算法達到全局最優解時的迭代次數，大大提高算法的效率。

本發明授權基于改進遺傳算法的智能小車路徑規劃方法在權利要求書中公布了：1.基于改進遺傳算法的智能小車路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，構建柵格地圖，以地圖左下角第一個柵格為原點建立坐標系；步驟2，初始化種群，并初始化遺傳算法的以下參數：種群數量NP、最大迭代次數max_gen；步驟3，產生初始化可行路徑：步驟3.1，先按順序在每一行隨機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，并令i＝1；步驟3.2，根據以下公式計算第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，xi+1，yi+1是第i+1個柵格的坐標；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個柵格為連續柵格，令i＝i+1，判斷i和M的大小；步驟3.3.1.1，若i≥M-1，此時的路徑即為初始化后可行路徑，跳轉執行步驟4；步驟3.3.1.2，若i＜M-1，跳轉執行步驟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，則根據以下公式計算第i個柵格和i+1個柵格之間中點柵格的坐標xc，yc： 步驟3.3.2.1，若中點柵格上無障礙，則將該中點柵格插入第i個柵格和i+1個柵格之間，使得該中點柵格變成新的第i+1個柵格，令M＝M+1，更新路徑并跳轉執行步驟3.2；步驟3.3.2.2，若中點柵格上存在障礙，則依次判斷中點柵格的上、下、左、右的柵格上是否存在障礙，若均存在障礙，跳轉執行步驟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柵格，再將該新的中點柵格插入第i個柵格和i+1個柵格之間，使得該新的中點柵格變成新的第i+1個柵格，令M＝M+1，更新路徑并跳轉到步驟3.2；步驟4，構造適應度函數fitness，考慮規劃路徑的長度和平滑程度加入到適應度函數fitness中；步驟4.1，規劃路徑總長度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，相鄰三點形成的角度越大，角度越大相鄰三點之間的距離越大，因此計算路徑中所有相鄰三點的距離作為適應度函數的第二部分，考慮到智能小車行駛過程中的運動學和動力學約束，規定規劃路徑的轉角ph的計算公式如下： 步驟4.3，根據對路徑長度和路徑平滑度的要求選用不同的權重構造相應的適應度函數；步驟5，選擇操作：根據適應度函數計算得出每一個個體的適應度值，再計算每一個個體的適應度值占全部個體適應度之和的比例；根據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度值大小，然后保留其中適應度值較大的個體記錄其適應度值為f′，然后根據交叉概率公式計算此次交叉操作中的具體交叉概率Pc，再隨機選取0-1之間的一個數作為交叉比較概率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+1，判斷j是否小于種群數量，若j值小于種群數量，則重復步驟6.2繼續循環，反之則結束交叉操作；交叉概率Pc公式具體如下： 其中fmax為整個迭代循環過程中的最大適應度值，是整個迭代循環過程中的平均適應度值，f′為此次交叉操作中的較大適應度值；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度值大小，然后保留其中適應度值較大的個體記錄其適應度值為f′，然后根據交叉概率公式計算此次變異操作中的具體變異概率Pm，再隨機選取0-1之間的一個數作為交叉比較概率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是否小于種群數量，若k值小于種群數量，則重復步驟7.2變異概率Pm公式具體如下： 步驟8，重復步驟5至步驟7max_gen次，得到迭代平均路徑長度和最優路徑長度，輸出遺傳算法的收斂曲線圖。

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