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移动机器人未知环境避障研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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... 相似文献
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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。 相似文献
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针对移动机器人最优路径规划问题,设计了一种模糊智能控制方法。利用超声波传感器对机器人周围环境进行探测,得到关于障碍物和目标的信息。通过设计模糊控制器,把得到的障碍与目标位置信息模糊化,建立模糊规则并解模糊最终使机器人可以很好地避障,并且解决了模糊算法存在的死锁问题,从而实现了移动机器人的路径规划。仿真实验结果表明了模糊算法优于人工势场法,具有有效性和可行性。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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针对势场法的障碍物附近目标不可达(GNRON)问题,采用改进斥力势场函数,把机器人和目标的相对距离考虑进去,从而确保目标点为整个势场的全局最小点,使得机器人能够顺利到达目标。针对局部极小引起的陷阱区域问题,提出了增加引导点的方法,使得机器人能够快速走出陷阱区域,向目标点移动。通过仿真实验,还实现了机器人在限定区域内漫游。改进后的势场法适用于复杂环境下的移动机器人路径规划。仿真结果证明了此方法的有效性。 相似文献
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针对未知环境下移动机器人路径规划和提高自主导航安全性问题,基于行为的控制结构思想,在此基础上提出了一种基于模糊控制的移动机器人路径规划算法;根据传感器接收的障碍物和目标距离方位信息,将路径规划分成避障行为、趋向目标行为;结合模糊逻辑理论和人类驾驶经验,制定模糊规则,输出转角和速度;仿真结果表明,移动机器人能够克服环境中的不确定性,有效地实现良好的路径规划,验证了模糊控制算法的可行性,体现了该路径规划策略的有效性和正确性。 相似文献
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基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划与避碰 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无通信情况下的多机器人系统在未知动态环境下的路径规划问题,设计了基于双层模糊逻辑的多机器人路径规划与动态避碰系统。方向模糊控制器充分考虑了障碍物的距离信息和目标的角度信息,转化为机器人与障碍物的碰撞可能性,从而输出转向角度实现机器人的动态避障;速度模糊控制器将障碍物的距离信息作为输入,将速度因子作为输出,提高了多机器人路径规划与动态避碰系统的效率和鲁棒性。在Pioneer3-DX机器人实体上验证了该系统的可行性。 相似文献
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针对室内未知环境下的避障和局部路径规划,提出了一种单目移动机器人路径规划算法,该算法通过对环境图像的自适应阈值分割,获取障碍物与地面交线轮廓点集。通过对现有几种单目测距方法的分析比较,提出一种改进的空间几何约束单目视觉测距计算方法,并依据单目测距的几何关系建立了图像坐标系与机器人坐标系的映射,绘建了一定比例的局部地图。在局部地图上通过改进的人工势场算法为机器人规划路径,改进的人工势场算法解决了传统算法目标点不可到达的问题。通过MATLAB进行仿真实验,结果表明该方法可以规划出有效合理的路径。 相似文献
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针对传统遗传算法求解机器人路径规划问题存在的收敛速度较慢的缺陷,将蚂蚁算法、模拟退火算法、滚动规划和遗传算法相结合,提出了一种新颖的基于正反馈自适应遗传算法的滚动规划。仿真实验表明,即使在复杂的未知环境下,利用本算法也可以规划出一条全局优化路径,且能安全避碰。 相似文献
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为了实现在多移动机器人和多窄通道的复杂动态环境中机器人的节能运动规划,提出异构多目标差分-动态窗口法(heterogeneous multi-objective differential evolution-dynamic window algorithm,HMODE-DWA).首先,建立行驶时间、执行器作用力和平滑度的3目标优化模型,设计具有碰撞约束的异构多目标差分进化算法来获得3个目标函数的最优解,进而在已知的静态环境中获得帕累托前沿,利用平均隶属度函数获得起点与终点间最优的全局路径;其次,定义基于环境缓冲区域的模糊动态窗口法使机器人完成动态复杂环境中避障,利用所提出的HMODE-DWA算法动态避障的同时实现节能规划.仿真和实验结果表明,所提出的混合路径规划控制策略能够有效降低移动机器人动态避障过程中的能耗. 相似文献