Novel approach for robot path planning based on numerical artificial potential field and genetic algorithm

Abstract

为没有碰撞的路径计划 multipledegree-of-freedom (DOF ) 的一条新奇途径在复杂环境明白表示机器人被建议。基于视觉邻居点(VNP ) ，第一，一块数字人工的潜在的地在 Cartesianspace 被构造，它为机器人关节的运动提供启发式的信息，到目标的有效距离和运动方向。第二，一个基因算法，与启发式的规则结合了，在联合空间被使用决定一系列连续配置 piecewisefrom 起始的配置直到目标，配置被达到。模拟证明方法不能仅仅在路径与复杂障碍在环境计划明白表示的机器人上处理问题，而且改进路径计划的效率和质量。