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摘要：路径计划对于机器人技术至关重要，使机器人可以从其当前位置到目标位置找到无碰撞的路线。人造潜力领域（APF）方法利用有吸引力的排斥性领域来指导机器人朝目标，同时避免障碍物。但是，由于局部最小值，常规APF的排斥潜在方程可能会产生次优的结果。为了解决这个问题，引入了一种称为多目标进化性人工电位场（MOE-APF）的新颖方法。MOE-APF修改了排斥电势方程，并采用膜计算和遗传算法（GA）来优化一组新的APF参数。健身函数考虑了多个目标：路径长度，平滑度，成功率和安全性。与最新方法的比较称为膜进化性人工电位场（MEMEAPF）表明，MOE-APF显着提高了各种环境之间的路径质量，优化时间和成功率。MOE-APF的多功能性使其能够应对涉及非全面机器人，多个机器人，工业操纵器和动态障碍的路径规划挑战。
室内路径的多目标进化性人工电位
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