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在深海集礦車的導航控制中, 路徑規劃是一個很關鍵的問題。深海集礦車路徑規劃的主要任務是在具有障礙物的環境中, 按照一定的評價標準, 尋找一條從起始狀態到達目標狀態的無碰撞路徑。 一般來說有許多路徑可供集礦車行走,可事實上需要集礦車必須找到一個**路徑,既能避開障礙物，又能以最小的消耗(如時間)返回預定路徑。
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集礦車路徑規劃是一個困難的非線性問題,傳統的尋優策略因復雜而費時[1],難以用于集礦車的實時導航。 本文提出的路徑規劃算法, 應用簡單的遺傳編碼, 并有明確物理意義的適應度函數。 通過計算機仿真證明該方法能解決動態環境中的深海集礦車路徑規劃問題。
2.基于遺傳算法的深海集礦車路徑規劃方法
2.1路徑編碼方式
如何將問題的解轉換為編碼表達的染色體，并利于后續約束條件下的優化操作是遺傳算法的關鍵問題。在遺傳算法中，編碼串的長度以及查找空間對于系統的運行速度是非常重要的[2], 因此必須設計一種簡潔實用的編碼技術,才能縮短規劃時間，實現實時控制。在現實運動中，路徑點是二維的，如果能對路徑坐標點進行降維處理，必將大大提高計算速度。本文中，令當前坐標系為XOY,其中原點與起始點重合，X軸位于起始點與目標點的連線上。將連接起點與目標點的線段 等分,取等分點Xj(j=1,2,…n-2),過Xj點作直線Lj與X軸正交，在每個Lj上隨機地選擇一點Pj ,共得到n-2個點,再令Po, Pn-1分別為起點，終點，如下圖所示：
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