藉由遺傳演算法則將人類直覺應用於依任務需求之路徑規劃

Abstract

本文提出一種新的靜態運動路徑的規劃方法，以進一步提昇機器人的自動化。我們 所探討的重點在於依據任務需求而異的運動路徑規劃，這大有別於傳統上所探討的 路徑規劃問題。文章中所提出的策略其最基本的觀點是向周圍區域擴張搜尋範圍， 這種方法在分類上屬於局部性質的路徑規劃方式（local method）。實際上我們是 以擴張點（expanded node） 的延伸來表示搜索範圍向目標區逼近，這些擴張點只 有在局部最小值阻礙了搜索方向的時候才會產生，因此搜尋樹（search tree） 不 會顯得很複雜而龐大。至於擴張點的位置，我們利用遺傳演算法來決定。其中適存 函數（fitness function）安排了人類在搜索上的一些直覺與技巧（heuristics） 。如此可以找到大約適當的擴張點用來作為逃離局部最小值的導引。本文以486PC 對於各種不同的任務需求分別作了模擬。此外在傳統的路徑規劃問題上我們也展現 了一些應用。最後在性能方面，文中所有的模擬在時間的花費上依其困難度而言大 都可以接受。 #9400501 #9400501