基于遗传算法的非均匀地形梯度自由动力学规划
机器人学
2025-04-18 v1
摘要
本文提出一种基于遗传算法的梯度自由动力学规划算法（GAKD），用于在建模为三角网格的非均匀地形上导航的类车辆。该算法的独特特征是使用基于遗传算法的固定长度预测时域轨迹优化，采用基于启发式的变异，确保车辆控制保持在其有效运行范围内。通过解决非均匀地形网格带来的挑战，如法线变化，GAKD为复杂环境中的路径规划提供了实用解决方案。与模型预测路径积分（MPPI）和 log-MPPI 方法的比较评估表明，GAKD 在可遍历性代价方面实现了最高可达20%的改进，同时保持可比的路径长度。这些结果表明GAKD在挑战性地形上的车辆导航具有潜力。
引用
@article{arxiv.2504.12678,
title = {A Genetic Approach to Gradient-Free Kinodynamic Planning in Uneven Terrains},
author = {Otobong Jerome and Alexandr Klimchik and Alexander Maloletov and Geesara Kulathunga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.12678},
year = {2025}
}