基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

针对传统人工势场法在路径规划过程中容易陷入陷阱区域和局部极小点的问题,提出了一种改进人工势场法。首先,提出安全距离概念,避免了不必要的路径,从而解决了路径过长和算法运行时间过长问题;然后,为避免机器人陷入局部极小点和陷阱区域,在算法中引入预测距离,使得算法可以在机器人陷入局部极小点或陷阱区域之前做出反应;最后,通过合理设置虚拟目标点,引导机器人避开局部极小点和陷阱区域。实验结果表明,改进算法可以有效解决传统算法容易陷入局部极小点和陷阱区域的问题;同时,相较于传统人工势场法,所提算法规划出的路径长度减少了5.2%,计算速度提高了405.56%。     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

针对传统人工势场法在路径规划过程中容易陷入陷阱区域和局部极小点的问题，提出了一种改进人工势场法。首先，提出安全距离概念，避免了不必要的路径，从而解决了路径过长和算法运行时间过长问题；然后，为避免机器人陷入局部极小点和陷阱区域，在算法中引入预测距离，使得算法可以在机器人陷入局部极小点或陷阱区域之前做出反应；最后，通过合理设置虚拟目标点，引导机器人避开局部极小点和陷阱区域。实验结果表明，改进算法可以有效解决传统算法容易陷入局部极小点和陷阱区域的问题；同时，相较于传统人工势场法，所提算法规划出的路径长度减少了5.2%，计算速度提高了405.56%。     

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。     

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。     

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。     

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。     

改进人工势场法在机器人路径规划中的应用

针对传统人工势场法中存在的一些局部极小点问题,提出了一种基于偏转角度的改进人工势场法。针对在传统的人工势场法中,障碍物在目标点附近使得机器人不能到达目标点问题,通过加入机器人与目标点之间距离参数的方法,使得移动机器人顺利到达指定目标点。对于机器人在行进过程中,产生局部极小点问题,即出现合力为零的时候,在机器人因受斥力和引力的作用下沿正常角度行驶时给其加入一个偏转角度,有效解决了路径规划失败的问题,规划出一条平滑无碰撞路径。通过仿真实验,可以验证算法改进的有效性。     

改进人工势场法的机器人避障及路径规划

针对机器人在传统人工势场避障过程中出现目标不可达和陷入极值点导致停滞不前的问题,通过改进传统人工势场的斥力场结构,解决目标不可达问题。在传统人工势场原有目标点产生的吸引力前提下,提出一种对比阀值,建立虚拟牵引点的方法,解决局部极小问题,增加快速函数提高机器人的运动速率,以克服机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前。为了验证上述方法的有效性,用MATLAB软件进行仿真,结果表明机器人运动轨迹平滑,接近最优路径。     

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。     

基于模糊势场法的移动机器人局部路径规划

针对采用传统人工势场法进行移动机器人局部路径规划时存在的局部极小点和规划路径过长等问题,提出了一种基于虚拟目标点和有限状态机的模糊势场法。构造基于人工势场的虚拟目标点法来解决局部极小点问题,在合适的位置设置虚拟目标点使机器人逃离局部极小点区域。将虚拟目标点法与模糊控制相结合,对障碍物环境进行预测,及时避障,解决机器人在复杂环境中采用虚拟目标点法规划路径时存在的路径过长问题。设计一个有限状态机来判断障碍物环境,执行算法转换策略,使改进算法适用于多种复杂环境。所设计算法在MATLAB平台上进行了仿真验证。结果表明,该算法能够使机器人逃出局部极小点、缩短规划路径。算法不仅适用于简单、离散环境,在传统算法运行困难的、复杂的环境中,例如墙型、U型和多U型障碍物环境,也能规划出可行的优化路径。     

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...     

A hybrid formation path planning based on A* and multi-target improved artificial potential field algorithm in the 2D random environments

Traditional artificial potential field algorithm for multi-robot formation is easy to fall into local minima and the path planning efficiency is low. To this end, we propose a new method of a hybrid formation path planning based on A* and multi-target improved artificial potential field algorithm (A*-MTIAPF) that provides the optimal collision free path and improves the efficiency for multi-robot formation path planning. The A*-MTIAPF algorithm integrates global path planning and local path planning. The novelties include combining A* with the improved artificial potential field algorithm and dividing multiple virtual sub-target points on the global optimal path of A* planning. Firstly, A* algorithm is used to complete the global path planning. Secondly, the improved artificial potential field algorithm which takes multiple sub-target points divided by the global optimal path as virtual target points is used to complete local path planning by switching target points. In addition, we propose a double priority judgment control algorithm (DPJC) to solve the collision problem among multiple robots by setting double priority to determine the movement order of each robot. Then, a new experimental method is designed by using the randomly generated 2D maps to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that our method has advantages that it solves the local minimum problem, improves the efficiency of formation path planning and avoids collision among multiple robots over existing methods.     

基于APF的AGV局部路径规划改进算法研究

针对原有人工势场法（artificial potential field,APF）在局部路径规划时的避障效果不良问题,提出一种APF-PSO的改进算法改善原算法优化路径规划的效果。将速度势场引入位置势场中使AGV（automated guided vehicle）动态避开不同速度的移动障碍物;当算法陷入局部最小值时,采取PSO（particle swarm optimization）算法,并对其惯性权重因子和学习因子做出调整,通过三次样条曲线插值来平滑路径,使得AGV找到最短路径。结果表明APF-PSO改进算法可根据障碍物速度不同动态避障,解决了APF算法运算中避障效果不良问题。     

An obstacle avoidance strategy for complex obstacles based on artificial potential field method

When there are obstacles around the target point, the mobile robot cannot reach the target using the traditional artificial potential field (APF). Besides, the traditional APF is prone to local oscillation in complex terrain such as three-point collinear or semiclosed obstacles. Aiming at solving the defects of traditional APF, a novel improved APF algorithm named back virtual obstacle setting strategy-APF has been proposed in this paper. There are two main advantages of the proposed method. First, by redefining the gravitational function as a logarithmic function, the proposed method can make the mobile robot reach the target point when there are obstacles around the target. Second, the proposed method can avoid falling into local oscillation for both three-point collinear and semiclosed obstacles. Compare with APF and other improved APF, the feasibility of the algorithm is proved through software simulation and practical application.     

机器人在已知三维自然环境中的路径规划算法

研究了移动机器人在三维环境的路径规划问题,针对该问题中存在环境适应性和全局性差的不足,对人工势场法进行改进,提出了一种新的路径规划的算法.该算法首先对已知的三维自然环境进行栅格化,建立栅格运行费用的评估模型,计算每个栅格的运行费用;然后依据栅格的运行费用建立斥力场,以目标点为中心的建立引力场,同时提出解决局部最小值的问题的方法;最后将两者合力的方向作为移动机器人在该点的路径走向,规划出一条从起始点到目标点的运行费用较低的路径.仿真实验结果表明,该算法能有效降低运行费用,适应性和全局性好,适合应用于移动机器人在三维自然环境中的路径规划.