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申请/专利权人：天津理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进动态窗口法的路径规划算法及系统，涉及算法改进领域，包括该方法设计了基于移动机器人传感器的视野域可以识别障碍物密集区域；将评价函数和速度函数作为多目标优化的目标函数，将权重系数的自适应变化转化为多目标优化问题，并利用改进的NSGA‑II算法对多目标优化模型进行求解，实现DWA算法权重系数的动态调整。在移动机器人穿越障碍物密集区域时能有效降低运行速度以提高安全性，并有效提升了算法的搜索效率。
主权项：1.基于改进动态窗口法的路径规划算法及系统，其特征在于：包括步骤：步骤1：建立二维地图障碍物模型，初始化算法参数，用黑色和红色圆形带中心点的图案分别表示各种障碍物和目标点，蓝色线条代表机器人路径，绿色区域表示机器人视野范围；步骤2：进行速度采样，根据移动机器人的运动特征和环境信息生成动态窗口；步骤3：更新动态窗口，生成若干条可行的模拟轨迹；步骤4：计算各轨迹的Hν，ω、Dν，ω、Vν，ω的值并做归一化处理；通过处理后的结果计算各轨迹适应度值；步骤5：设计了一个表示视野域内障碍物稠密度的函数In,d＝λ·n+μ·a2d。式中n表示视野域内障碍物个数；d表示相邻两个障碍物之间的距离；a为底数系数；λ、μ表示各个部分的权重系数。步骤6：通过步骤5的障碍物稠密度函数进行障碍物稠密度计算，并设置稠密度阈值为1，定义稠密度函数In，d≥1时移动机器人进入障碍物密集区域。步骤7：若步骤6中判断移动机器人进入障碍物密集区域则引入改进的NSGA-II算法，利用该算法对可用轨迹的目标函数进行多目标求解并得到Pareto解，筛选出最优权重。步骤8：若步骤6中判断移动机器人未进入障碍物密集区域，则利用评价函数对步骤3中的若干条轨迹用固定权重进行计算得分，选出最优路径。步骤9：判断是否到达目标点，若到达则结束，若未到达则进行步骤2至步骤9。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 基于改进动态窗口法的路径规划算法及系统
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