移动机器人路径规划的模糊人工势场法研究

静态环境下的路径规划是移动机器人领域非常重要的研究课题。人工势场法由于算法简单、计算量小、运算速度快、实时性好等特点,在移动机器人路径规划中得到了广泛应用,但人工势场法也存在目标不可达和局部极小值问题。针对人工势场法存在的不足,将模糊控制思想引入到移动机器人的路径规划中来,对移动机器人的偏转角进行精确控制。仿真实验结果证明了所提方法的有效性。     

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.     

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.     

人工势场法在移动机器人路径规划中的改进

随着智慧工厂的逐渐发展, 移动机器人在工厂中的应用越来越广泛, 但是在工厂中障碍物较多, 使用传统人工势场法容易产生目标不可达以及局部最小值等问题. 本文针对传统人工势场法在路径规划中出现的目标不可达以及局部最优解进行改进. 首先针对目标不可达的情况, 采用新斥力势场函数, 通过对原人工势场法中的斥力势场函数增加影响函数, 从而解决目标不可达; 其次针对局部最优解, 采用人工势场法与模拟退火法相结合的方法, 利用模拟退火法中的增设子目标点, 打破平衡状态, 从而走出障碍物. 最后通过Matlab对比, 本文算法在10个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升6.70%, 路径长度减少9.20%. 本文算法在20个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升9.10%, 路径长度减少12.10%.     

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。     

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移动机器人路径规划

传统人工势场法处理机器人路径规划时,会出现陷入局部最小值乃至无法运动的问题以及障碍物附近目标不可达问题。针对传统算法的不足,提出一种改进的人工势场法。对引力场进行修改,添加最小引力势能,并在斥力场函数中引入当前点与目标点的欧氏距离,当搜索路径陷入局部最小值不可移动时采用变步长的模拟退火算法进行逃逸。在规划出来的路径上提出一种路径优化算法,对规划出来的路径进行平滑处理。仿真分析表明,改进后的算法能够在较为复杂的静态障碍环境中规划出一条无碰撞的平滑路径,证明了该算法的有效性。     

改进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过程中易陷入势场局部最小点和陷阱区域,面对较为复杂的障碍物环绕环境也难以规划出完整路径。针对这个问题,提出了一种改进人工势场法。引入机器人前进的方向向量,对斥力的生成和计算机制进行了调整以解决其处于局部最小点情况下无法继续规划路径的问题;添加了判断机制以识别周边环境状况,当机器人处于陷阱区域等复杂环境下时设立虚拟目标点以引导其向外运动从而摆脱陷阱区域。结果表明,改进算法可以有效解决传统算法容易出现的路径规划中断情况;同时与传统算法相比,其在随机障碍物环境中的规划路径长度减少,有效提高了路径规划效率。     

非完整移动机器人的人工势场法路径规划

基于人工势场的移动机器人路径规划方法在最近20多年里受到了广泛关注.然而研究者主要将目光集中于解决其各种理论问题,在研究中大都将机器人看作无约束的质点或刚体,通常无法直接应用于受到非完整约束限制的轮式移动机器人.针对人工势场法在轮式移动机器人上的实现问题,本文对两种已有实现方法进行了理论分析,指出其存在目标不可达的隐患和无法在不同环境下兼顾路径规划性能的问题,并提出一种基于模糊规则的新方法,通过在不同的情况下调整控制方式和参数解决前述问题.仿真研究表明,该方法在保证目标可达的前提下能够在多种环境中获得更好的总体规划性能.     

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。     

基于改进势场法的足球机器人路径规划系统

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现避障失败现象.足球机器人比赛系统场上障碍物情况复杂,尤其是在边界附近和禁区附近,传统势场法较难胜任.根据足球机器人比赛平台特点和赛场上较常出现的情况,重点对边界附近和禁区附近的机器人路径规划进行分析研究,根据比赛平台的特点将周围环境的物理特点转化成特定的数学表达式,糅合到传统势场函数公式中进行改进处理,从而构造出能够适应足球场地环境的人工势场路径规划系统.仿真实验结果证明该方法是有效的.     

基于势场法的移动机器人避障路径规划

针对势场法所固有的几个缺陷,提出了一种基于势场法的移动机器人避障路径规划算法,并成功应用于未知复杂环境下移动机器人的路径规划中。仿真试验表明:提出的方法具有较强的路径规划能力,克服了传统势场法的缺点,具有较强的实用性。     

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。     

Study on Robot Path Planning Based on an Improved Artificial Potential Field Method

The method of artificial potential field has obvious advantages among the robot path planning methods including simple structure, small amount of calculation and relatively mature in theory. This paper puts forward the ＂Integral method＂ focusing on solving the problem of local minimization. The method analyses the distribution of obstructions in a given environment and regards adjacent obstacles as a whole, By changing the parameters of the repulsive force field, robots can quickly get out of the minimum point and move to the target point. This paper uses the Simurosot platform to carry on the simulation experiment on the improved artificial potential field method, which projects a feasible path successfully and verifies this method.     

基于改进人工势场模型的移动机器人路径规划

针对传统人工势场模型在移动机器人路径规划中存在局部极值的问题,提出了一种改进方法。该方法首先将传统势场模型转换成解空间中寻优的问题,再加入罚因子建立罚函数数学模型。新的势场模型能够有效的使得机器人成功逃逸局部极值点。最后通过MATLAB进行仿真实验,仿真实验结果证明该方法的有效性。     

基于人工势场法的移动机器人路径规划研究

人工势场法是机器人局部路径规划常用的一种方法,具有反应速度快、计算量小和实时性等优点。但这种方法容易产生局部极点,导致机器人停止移动,达不到目标。文章利用传统的人工势场法对移动机器人避障行为进行了仿真实验并成功地规划出一条光滑路径,并对人工势场法研究现状进行了分析讨论。     

人工势场法在足球机器人路径规划中的应用

针对目前人工势场法在足球机器人比赛平台中应用的一些不足和缺陷,综述了人工势场法原理和几种不同的势函数表示方法,阐述了目前国内外对该方法的各种改进算法和与其他方法相结合的应用;在分析足球机器人比赛平台动态不确定性特点的基础上,重点研究人工势场法在足球机器人比赛平台中的应用和改进,此基础上分析和总结了各种方法的优缺点和目前存在的问题,提出对今后工作的几点展望和下一步工作方向.     

基于改进人工势场的AGV路径规划算法

在老旧仓库中使用传统人工势场算法进行路径规划时, 原本出现频率极低的与远目标端障碍物相撞、目标点不可达、局部极小值等缺陷出现的频率极大提高. 为提升人工势场算法寻径的成功率, 本文提出了改进人工势场算法, 对上述3种缺陷进行了修正, 并使用Matlab模拟仿真验证了算法的有效性. 在改进人工势场算法中, 通过对引力与斥...