基于动态人工势场法移动机器人路径规划研究

考虑机器人与目标点的相对位置以及相对速度因素构建引力势场和引力函数,考虑机器人与障碍物之间的相对位置、相对速度以及相对加速度因素构建斥力势场和斥力函数。基于位置的“分而治之”策略,将机器人所处的环境分解成不同的情景,通过传感器获得周围环境信息,制定并执行情景-运动规则。建立复杂动态机器人仿真环境,验证改进后的算法在动态环境中机器人自动避障的可行性。以IN-RE机器人为实验平台,做动态环境下机器人自动避障路径规划实验,验证本文提出的动态人工势场法在动态环境中的可行性。     

基于势场栅格法的移动机器人避障路径规划

针对传统人工势场法应用于移动机器人避障路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型,通过在障碍物的斥力势场函数中增加最小安全距离,同时考虑机器人与目标点的相对距离,成功地解决了障碍物附近目标不可达(Good Nonreachable with Obstacles Nearby GNRON)的问题。此外,针对传统人工势场法的局部极小点和障碍物附近目标不可达同时存在的问题,提出了以改进人工势场法为主,栅格法为辅的方案来实施避障,使得机器人能够尽快地脱离局部极小并成功地绕过障碍物到达目标点。采用栅格法对改进人工势场法做辅助决策,弥补了改进人工势场法的不足,使机器人能够顺利到达势场的全局最小点,提高了避障路径规划的安全性和可达性。论文利用Matlab进行了算法仿真,结果证明了所提方法的正确性和有效性。     

移动机器人未知环境避障研究

针对移动机器人的避障问题,以AS-R移动机器人为实验平台,提出了一种改进人工势场和模糊逻辑相结合的路径规划方法.对于未知障碍物环境采用人工势场法进行实时路径规划,对于动态近距离动态障碍物采用模糊逻辑方法引导机器人做出避障行为.为了有效将2种方法结合,根据传感器信息对于人工势场方法引入转角的信任度,机器人运行方向由上述2...     

基于人工势场一遗传算法的机械避障方法研究

人工势场法是机器人避障规划中常用的方法,具有简单、实时性强的特点,但其存在目标不可达和局部极小值问题;文中针对机械臂的避障问题,首先利用人工势场法确定机械臂末端的避障轨迹,使用改进的斥力场克服势场法的目标不可达问题,利用随机逃离和沿等势线逃离相结合的方法解决局部极小值问题;其次针对机械臂末端避障轨迹中的每个点,采用遗传算法计算其对应的机械臂逆运动学解,在确保杆件不发生碰撞的情况下,充分保持关节角变化的柔顺性;仿真结果表明算法能够有效地实现机械臂的避障规划.     

一种改进势场法在多移动机器人避碰规划中的应用

基于人工势场法原理建立了移动机器人避障模型,对人工势场法的“势场陷阱”问题进行了重点分析,对动态停止“势场陷阱”和徘徊抖动“势场陷阱”问题分别采用“随机扰动法”和“动态步长折半法”处理,并把它用到多移动机器人避碰规划中,仿真结果表明改进效果明显。     

新型势场模型及在实时运动规划中应用

针对复杂环境中移动机器人的实时运动规划问题,在传统人工势场法基础上,以机器人与动态障碍物的相对位置和相对速度为变量,构建了一种新型的位置和速度势场模型,提出了一种新的自适应势场法.通过变参数约束扰动法解决了势场法中的局部极小问题.实验结果表明,该方法能使机器人选择最佳避障策略实现主动避障,快速地摆脱动态障碍物,规划出光滑路径,从而提高避障效率,较好地解决了动态未知环境中的路径规划问题.     

基于新人工势场函数的机器人动态避障规划

人工势场法是进行机器人路径规划时常用的方法,但若用圆锥曲线函数作为引力场数学模型时,在目标点会产生抖动问题.本文在分析抖动产生原因的基础上,增加一个指数项到引力场函数中,从而消除了奇异值点,避免了抖动现象.然后将一敏感度参数引入斥力场函数,以便灵活控制运动过程中机器人与障碍物距离的大小.通过对敏感度的调节,还可以克服传统势场法中目标点在斥力作用范围内时,机器人无法到达目标点的缺陷.最后给出新势场法的仿真.     

动态环境下基于人工势场的移动机器人运动规划

分析了传统势场法在动态环境下的不足,并在此基础上引入了速度势场的概念,改进了传统的势场函数,推导出新的引力函数和斥力函数.在新的势场函数作用下机器人能够快速调整自身的速度大小和方向,使其快速脱离障碍物的威胁并能快速地到达目标或追踪目标.仿真实验验证了新的势场方法的有效性.     

基于模糊人工势场法的多智能体编队控制及避障方法

针对动态环境中多智能体编队控制及避障问题,提出了一种基于模糊人工势场法的编队方法。首先,在领航跟随法的框架下控制编队队形,在动态队形变换策略的异构模式下,使用人工势场法为多智能体编队中每个智能体规划避障路径;其次,利用模糊控制器控制跟随智能体追踪领航智能体,同时保持跟随智能体之间与领航智能体的相对距离,遇到未知障碍物时,及时保持多智能体编队之间的队形并避免碰撞障碍物。针对人工势场法在引力增量系数和斥力增量系数设置的局限性,利用模糊控制器选择出适应环境的增量系数。Matlab仿真实验结果表明,该方法能够有效地解决复杂环境下多智能体编队控制及避障问题,使用效率函数对实验数据进行分析,验证了所优化方法的合理性和有效性。     

基于动态模糊人工势场法的移动机器人路径规划

传统人工势场法在路径规划中存在局部极小值问题,而且不能满足动态环境中移动机器人路径规划对实时性、安全性和可达性的要求.针对传统人工势场法存在的问题,通过引入速度矢量,改势场力函数,并与模糊控制方法相结合,实时调节斥力势场系数,克服人工势场法的缺陷.在MATLAB平台中验证了方法的有效性,实验结果表明,该方法优于人工势场法模型的路径规划.     

移动机器人轨迹跟踪的参数自校正控制

根据移动机器人运动学模型,对两轮移动机器人的轨迹跟踪问题进行了研究。在动态反馈线性化的基础上,采用基于广义最小方差法实现参数的自校正并设计控制器,考虑到机器人的动力学约束,采取对移动机器人的线速度和角速度加以限制的控制策略,保证机器人的运动平滑。仿真结果表明了该方法的有效性和正确性。     

不确定动态环境下移动机器人的完全遍历路径规划

基于生物激励神经网络、滚动窗口和启发式搜索,提出了一种新的完全遍历路径规划方法．该方法用Grossberg的生物神经网络实现移动机器人的局部环境建模,将滚动窗口的概念引入到局部路径规划,由启发式算法决定滚动窗口内的局域路径规划目标．该方法能在不确定动态环境中有效地实现机器人自主避障的完全遍历路径规划．仿真研究证明了该方法的可用性和有效性．     

地图构建中动态障碍干扰滤除的一种方法

在移动机器人环境建图中,动态障碍物的存在直接影响传感器的读数,导致产生不一致的环境地图,因此,移动机器人构建地图必须滤除动态障碍物干扰。采用直线插补的方法在先前的局部图上搜寻机器人与目标点之间是否存在障碍物,若存在障碍,则可判定该障碍物已移走(即为动态障碍),应该予以滤除。实验结果证明,该方法能在建图过程中有效地滤除动态障碍,并能有效减少静态障碍物探测的误差累积,算法复杂度小。     

未知动态环境下非完整移动群机器人围捕

针对未知动态障碍物环境下非完整移动群机器人围捕,提出了一种基于简化虚拟受力模型的自组织方法.首先给出了个体机器人的运动方程,然后给出了未知动态环境下目标和动态障碍物的运动模型.通过对复杂环境下围捕行为的分解,抽象出简化虚拟受力模型,基于此受力模型,设计了个体运动控制方法,接着证明了系统的稳定性并给出了参数设置范围.不同情况下的仿真结果表明,本文给出的围捕方法可以使群机器人在未知动态障碍物环境下保持较好的围捕队形,并具有良好的避障性能和灵活性.最后分析了本文与基于松散偏好规则的围捕方法相比的优势.     

Design and implementation of a novel hybrid quadruped spherical mobile robot

Spherical mobile robots are a novel type of mobile robots having some advantages in motion over other ordinary mobile robots. The advantages can be related to their symmetric spherical shape. Despite many works being conducted in recent years on spherical mobile robots, it seems that finding the best driving mechanism with higher efficiency still needs much research. In this article, a novel type of spherical mobile robot is introduced. This robot has a hybrid structure of the spherical robots and ordinary four legged or quadruped robots. Adding legs to the spherical robot reduces some disadvantages of its behavior. After introduction of the mentioned robot, its dynamic model based on Lagrange equations is obtained. The accuracy of the developed dynamic model in tracking a trajectory is verified through a dynamic simulation. Experimental results in tracking a square trajectory is presented to show the verification.     

动态不确定环境下移动机器人的在线实时路径规划

提出一种基于极坐标空间的、以机器人期望运动方向角为路径优化指标的动态不确定环境下移动机器人的在线实时路径规划方法。该法通过机器人的传感器系统,实时探测局部环境信息,在每一采样时刻,机器人首先对视野内的动态障碍物的位置进行采样,然后根据所采样的位置信息,利用自回归模型预测出下一采样时刻动态障碍物的位置,再将预测位置上的动态障碍物当作静态障碍物来处理,然后对其规划避碰路径,从而将动态路径规划转化为静态路径规划。仿真和实验结果验证了该方法有效可行,具有实时规划性和良好的避障能力。     

用小波插值方法实现移动机器人的轨迹追踪控制

基于动力学模型方程，利用小波插值方法，对移动机器人的轨迹追踪控制问题，给出了一种新的方法．该方法在有限时间内，实现了转动速度、前进速度均不为零的期望轨迹追踪．它的突出特点是计算量小、方法简单，期望轨迹可为任意复杂的非线性曲线．在仿真实验里，取得了理想的效果．     

An algorithm for safe navigation of mobile robots by a sensor network in dynamic cluttered industrial environments

Mobile robots have been widely implemented in industrial automation and smart factories. Different types of mobile robots work cooperatively in the workspace to complete some complicated tasks. Therefore, the main requirement for multi-robot systems is collision-free navigation in dynamic environments. In this paper, we propose a sensor network based navigation system for ground mobile robots in dynamic industrial cluttered environments. A range finder sensor network is deployed on factory floor to detect any obstacles in the field of view and perform a global navigation for any robots simultaneously travelling in the factory. The obstacle detection and robot navigation are integrated into the sensor network and the robot is only required for a low-level path tracker. The novelty of this paper is to propose a sensor network based navigation system with a novel artificial potential field (APF) based navigation algorithm. Computer simulations and experiments confirm the performance of the proposed method.     

控制受限的移动机器人鲁棒跟踪控制器设计

研究了非完整移动机器人动力学模型中带有参数不确定和控制受限的鲁棒轨迹跟踪控 制器的设计问题.在建立移动机器人的全动态误差模型的基础上,应用滚动时域控制(RHC)和线 性矩阵不等式(LMIs)方法,设计了鲁棒跟踪控制器,在满足非完整和控制约束的条件下,实现了 机器人位置,导向角以及速度的同时渐近跟踪.系统稳定性的充分条件以LMI的形式给出.仿真 结果验证了提出方法的可行性和有效性.     

基于人工协调场的多移动机器人实时协调避碰规划

为克服传统人工势场在动态未知环境下机器人避碰规划中存在的缺陷,提出人工协调场法(ACF).将场函数与机器人的风险状态相结合,给出并讨论了人工协调场的基本设计.基于人工协调场,考虑机器人的运动约束,实现了多机器人之间以及机器人与环境间的实时协调避碰,提出了一个多移动机器人无死锁实时避碰规划算法.理论分析和仿真试验证明所提方法的有效性.