超混沌系统是混沌系统的拓展,具有更多的自由度和复杂性。在路径规划中,超混沌系统通过生成不可预测的轨迹,能够避免机器人陷入重复路径,从而提高区域覆盖率。与传统的确定性路径规划算法不同,混沌路径规划算法利用了混沌特性,使得机器人在探索过程中可以自适应地应对环境中的不确定性和动态变化。 在本研究中,我们采用了一个四维超混沌
本算法通过设计编码方式、选择概率以及加入操作算子来改进基本遗传算法,并在遗传算法中引入混沌操作,将本算法运用于机器人路径规划中,经MATLAB仿真实验,证明此算法能够有效的进行机器人路径规划。 1 混沌遗传算法 CGA的基本思想是利用混沌优化策略的遍历性生成较优良的初始种群,根据适者生存的原则,对其进行选择、杂交、变...
基于混沌人工势场法的机器人路径规划
结合城市无人机复杂运行环境特点,针对三维空间路径规划问题,提出基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划方案。首先利用地理信息系统GIS获取城市相关信息构建三维城市环境模型,然后针对PSO粒子群算法中rand( )函数伪随机的问题,引入Zaslavskii混沌序列生成随机数,构建城市无人机路径规划经济效益、飞行高度和障碍物规避3个适应...
基于混沌遗传算法的机器人路径规划
基于PWLCM混沌映射的部落竞争与成员合作算法(Competition of tribes and cooperation of members algorithm,CTCM)的多无人机协同路径规划是一种结合了混沌理论和群体智能优化算法的先进路径规划方法。以下是该方法的详细介绍:基于PWLCM混沌映射的部落竞争与成员合作算法的多无人机协同路径规划,MATLAB代码_competition of tribe...
基于混沌遗传算法的机器人路径规划方法研究,基于混沌遗传算法的机器人路径规划方法研究,机器人路径规划算法,遗传算法 路径规划,机器人路径规划,扫地机器人路径规划,移动机..
基于混沌优化算法的车辆路径规划问题研究
移动机器人路径规划是一个很复杂的问题,不仅要寻求一条无碰撞的最短路径,而且还要求该路径尽可能平滑并满足一定的安全性。本文在分析了目前各种路径规划方法优缺点的基础上,选择混沌遗传算法来解决静态环境下移动机器人的路径规划问题。 本文首先分析了路径规划技术的发展现状以及应用方法,其次通过对遗传算法和混沌算法的...
基于Tent混沌粒子群算法的滚动窗口路径规划