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在深海集矿车的导航控制中, 路径规划是一个很关键的问题。深海集矿车路径规划的主要任务是在具有障碍物的环境中, 按照一定的评价标准, 寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰撞路径。 一般来说有许多路径可供集矿车行走,可事实上需要集矿车必须找到一个路径,既能避开障碍物，又能以最小的消耗(如时间)返回预定路径。
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集矿车路径规划是一个困难的非线性问题,传统的寻优策略因复杂而费时[1],难以用于集矿车的实时导航。 本文提出的路径规划算法, 应用简单的遗传编码, 并有明确物理意义的适应度函数。 通过计算机仿真证明该方法能解决动态环境中的深海集矿车路径规划问题。
2.基于遗传算法的深海集矿车路径规划方法
2.1路径编码方式
如何将问题的解转换为编码表达的染色体，并利于后续约束条件下的优化操作是遗传算法的关键问题。在遗传算法中，编码串的长度以及查找空间对于系统的运行速度是非常重要的[2], 因此必须设计一种简洁实用的编码技术,才能缩短规划时间，实现实时控制。在现实运动中，路径点是二维的，如果能对路径坐标点进行降维处理，必将大大提高计算速度。本文中，令当前坐标系为XOY,其中原点与起始点重合，X轴位于起始点与目标点的连线上。将连接起点与目标点的线段 等分,取等分点Xj(j=1,2,…n-2),过Xj点作直线Lj与X轴正交，在每个Lj上随机地选择一点Pj ,共得到n-2个点,再令Po, Pn-1分别为起点，终点，如下图所示：
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