移动机器人动态路径规划方法的研究与实现

针对在未知动态障碍物存在且目标点移动的环境下,采用人工势场法规划路径时斥力影响半径往往大于障碍物的半径从而导致动态障碍物与机器人发生碰撞的问题,提出非完全等待策略与Morphine算法相结合的改进人工势场法动态路径规划策略。当动态障碍物与机器人发生侧面碰撞时采用非完全等待策略;当动态障碍物与机器人发生迎面碰撞时采用Morphine算法局部规划路径;同时引入滚动窗口理论提高躲避动态障碍物的精确度。通过仿真实验,与传统人工势场作对比,提出的改进算法在发生侧面碰撞时要缩短12步,在发生迎面碰撞时要缩短6步,由此可得提出改进算法在路径平滑性和规划步数方面效果更优。     

改进人工势场法的洗浴机器人擦洗路径规划

针对洗浴机器人末端执行器与人体直接接触擦洗的自主导航问题进行了研究,提出一种基于人体点云的改进人工势场法三维覆盖路径规划算法。首先,在传统人工势场法基础上增设障碍物引力势场,使机器人能够贴近障碍物表面向目标点移动,并且通过添加虚拟目标点的方法克服了凹陷区域产生的局部极小值问题。然后,将人体点云切段分割后投影至平面,结合改进的人工势场法完成对人体表面的覆盖路径规划。以人体模型点云为对象进行仿真实验及对比,结果表明提出算法可以快速有效地完成基于人体点云的三维覆盖擦洗路径规划。     

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...     

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.     

面向未知地图的六足机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划中无法准确得知全局地图的问题,提出了一种基于模糊规则和人工势场法的局部路径规划算法。首先,利用测距组与模糊规则,进行障碍物的形状分类,构建局部地图;其次,在人工势场法中引入了一种修正的斥力函数,基于局部地图,利用人工势场法进行局部路径规划;最后,随着机器人的运动,设置时间断点,以减少路径震荡。针对随机障碍物和凹凸障碍物的地图,分别采用传统人工势场法和改进的人工势场法进行仿真,其结果表明：在遇到随机障碍物时,相比传统人工势场法,改进的人工势场法能够显著减少与障碍物的碰撞;在遇到凹凸障碍物时,改进的人工势场法能够很好地完成路径规划的目标。所提算法对地形变化适应能力强,能够实现在未知地图下的六足机器人路径规划。     

基于改进人工势场的移动机器人路径规划

介绍了传统人工势场法在静态环境中的应用,分析了此方法在动态环境中的不足,在此不足的基础上引入了速度势场的概念,改进了传统的人工势场函数,得出了新的引力函数和斥力函数;新的引力函数和斥力函数考虑了机器人、目标点、障碍物的速度特性,使机器人能更好适应动态环境;在新的势场函数作用下,机器人能快速调整自身速度大小和方向,使其快速脱离障碍物的威胁并快速、准确到达或追踪目标;仿真实验结果验证了新的人工势场函数的有效性.     

基于向量场的移动机器人动态路径规划

由于简洁、高效等优点,人工势场法已应用于自主移动机器人的在线实时路径规划,并受到广泛关注.目前,人工势场法在处理静态环境、动态匀速环境下的路径规划方面已有许多成果,但是,机器人在全变速环境下进行在线实时路径规划时,会出现路径冗余、避碰不及等现象.为此,将目标关于机器人的相对加速度因素引入引力势场函数中;在斥力势场函数的基础上融合避碰预测、减速避障策略;最终,机器人能够避免大量无谓避障,当与障碍物相对速度较大时能提前避障,且快速跟踪到目标.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

基于传统人工势场法的机器人路径规划存在障碍物附近目标不可达和局部极小点的问题。在研究该问题产生原因的基础上,提出了一种基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法。该算法在斥力函数中引入了机器人和目标点之间的距离,在极小点附近自主建立虚拟目标牵引点并隔离原有目标点,解决了传统人工势场法的局部极小点问题,使机器人到达了目标点。仿真结果说明了改进后算法的有效性。     

基于改进人工势场法的救灾机器人路径规划

针对矿井障碍物复杂多变、救灾机器人采用传统人工势场法进行路径规划易陷入局部极小点的问题,提出一种基于改进人工势场法的救灾机器人路径规划方法。该方法通过在引力场中加入扰动场来改变引力场函数,使救灾机器人在陷入局部极小点时自主走出局部极小点;结合障碍填充法,通过对凹障碍物进行虚拟填充,形成新的障碍物并产生相应的斥力场函数,避免救灾机器人再次陷入局部极小点。仿真及测试结果验证了该方法的可行性及有效性。     

基于改进人工势场法的机器人避障及路径规划研究

在不确定和复杂的移动环境中,利用传统的人工势场法进行机器人避障很难满足对环境动态适应性的需要。提出了一种相对速度的改进的人工势场法,针对于传统的路径规划中局部最小值问题,提出设置中间目标点的方法,给机器人一个外力以避免其在局部最小点处停止或者徘徊,确保机器人能够逃出最小值陷阱并顺利到达目标位置。最后在Matlab平台上进行了仿真实验,实验结果表明,改进后的人工势场法能较好地实现动态环境下移动机器人的路径规划。     

Autonomous multi-mobile robot system: simulation and implementation using fuzzy logic

In an autonomous multi-mobile robot environment, path planning and collision avoidance are important functions used to perform a given task collaboratively and cooperatively. This study considers these important and challenging problems. The proposed approach is based on a potential field method and fuzzy logic system. First, a global path planner selects the paths of the robots that minimize the potential value from each robot to its own target using a potential field. Then, a local path planner modifies the path and orientation from the global planner to avoid collisions with static and dynamic obstacles using a fuzzy logic system. In this paper, each robot independently selects its destination and considers other robots as dynamic obstacles, and there is no need to predict the motion of obstacles. This process continues until the corresponding target of each robot is found. To test this method, an autonomous multi-mobile robot simulator (AMMRS) is developed, and both simulation-based and experimental results are given. The results show that the path planning and collision avoidance strategies are effective and useful for multi-mobile robot systems.     

动态环境下基于改进人工势场的机器人实时路径规划仿真研究

提出了一种基于改进人工势场法进行动态环境的路径规划的方法。通过梯度逼近进行运动目标的搜索,解决了在实时路径规划中因环境的运动信息难以准确获取而造成的路径规划无法完成的问题。仿真结果验证了方法的有效性,能够较好的解决动态环境下特别是存在随机运动物体情况下移动机器人的路径规划问题。     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

针对势场法的障碍物附近目标不可达的问题,改进了传统人工势场斥力函数,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人顺利到达目标点。针对势场法的局部最小值问题,提出了一种连接局部最小值区域障碍物的方法,建立了机器人离散传感器模型,使机器人快速走出局部最小值区域。改进后的人工势场法适用于复杂室内环境下的机器人路径规划。仿真结果证明了该方法的有效性。     

移动机器人的动态路径规划及控制

本文阐述了两类机器人的导航方法:第一类方法是,先生成整个路径,然后进行路径跟踪控制;第二类方法是所谓的势场方法,即利用人工势场直接进行运动控制.在此基础上,我们提出了用于移动机器人系统导航的动态路径规划-控制方法.系统根据环境信息对路径进行动态的生成与控制,从而与实际环境实现了闭环,增加了对系统的稳定性和对环境的适应能力.     

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。     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。