一种基于遗传算法的水面路径规划方法

本发明公开了一种基于遗传算法的水面路径规划方法，具体包括以下步骤：步骤一：获取机器人位置信息并实时采集图像数据；步骤二：基于深度学习的YOLOv8目标检测模型对采集的图像数据进行目标检测；根据目标检测结果，基于滑模思想确定目标数量并进行数量判断，根据数量判断结果将目标检测结果进行坐标变换；步骤三：根据机器人位置和坐标转换得到的结果，采用遗传算法输出全局规划路径；步骤四：机器人按照全局规划路径行进过程中，采用改进的动态窗口算法进行局部路径规划调整，包括建立机器人运动学模型、机器人速度采样和使用评价函数选取最优轨迹。本发明能够实现机器人在复杂水域环境下精准且稳定的路径规划，提高了路径规划的效率和适应性。