一种基于遗传算法的多智能车避撞路径规划的方法

    公开(公告)号:CN110108290B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN201910333273.0

    申请日:2019-04-24

    申请人: 东北大学

    IPC分类号: G01C21/34 G06N3/12

    摘要: 本发明提供一种基于遗传算法的多智能车避撞路径规划的方法,涉及智能车导航技术领域。步骤如下:步骤1:获取小车的信息;步骤2:建立染色体组;步骤3:对染色体进行交叉变异得到染色体组M;步骤4:对染色体归并排序得到任务序列;遍历染色体组M中的每一个染色体个体,进行避撞路径规划得到总路径集合U;步骤5:当小车完成任务后规划到缓冲区中;步骤6:将每辆小车的运行距离的倒数之和设置为该染色体个体的适应度;判断是否进化次数达到最小进化次数且适应度稳定不变或者进化次数到达最大进化次数,若是则输出路径规划方案;若否重新选取染色体组后执行步骤3。本方法加快了算法的计算效率,有助于对新型复杂的物流搬运方法的研究。

    一种基于遗传算法的多智能车避撞路径规划的方法

    公开(公告)号:CN110108290A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910333273.0

    申请日:2019-04-24

    申请人: 东北大学

    IPC分类号: G01C21/34 G06N3/12

    摘要: 本发明提供一种基于遗传算法的多智能车避撞路径规划的方法,涉及智能车导航技术领域。步骤如下:步骤1:获取小车的信息;步骤2:建立染色体组;步骤3:对染色体进行交叉变异得到染色体组M;步骤4:对染色体归并排序得到任务序列;遍历染色体组M中的每一个染色体个体,进行避撞路径规划得到总路径集合U;步骤5:当小车完成任务后规划到缓冲区中;步骤6:将每辆小车的运行距离的倒数之和设置为该染色体个体的适应度;判断是否进化次数达到最小进化次数且适应度稳定不变或者进化次数到达最大进化次数,若是则输出路径规划方案;若否重新选取染色体组后执行步骤3。本方法加快了算法的计算效率,有助于对新型复杂的物流搬运方法的研究。