基于全向移动平台的多机器人编队控制研究

针对多机器人编队控制中的队形控制和协同避障问题,提出了基于麦克纳姆轮的全向移动多机器人编队的基于领航-跟随型编队控制算法.首先建立多机器人运动学模型,得到车体运动控制参数,并针对传统领航跟随法进行改进,设计一种虚拟结构领航-跟随法,并将改进的人工势场法引入领航机器人的在线局部路径规划中,通过添加虚拟斥力旋转势场,解决了局部极小值问题,实现了多机器人编队在静态障碍环境中无碰撞路径规划.最后通过Python仿真验证了该算法结合的有效性.     

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。     

一种基于混合学习策略的移动机器人路径规划方法

针对未知环境下移动机器人路径规划问题,以操作条件反射学习机制为基础,根据模糊推理系统和学习自动机的原理,提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略.运用仿生的自组织学习方法,通过不断与外界未知环境交互从而使机器人具有自学习和自适应的功能.仿真结果表明,该方法能使机器人学会避障和目标导航任务,与传统的人工势场法相比,能有效地克服局部极小和振荡情况.     

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.     

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。     

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。     

基于多行为的移动机器人路径规划

机器人由当前点向目标点运动的过程中,所处环境经常为动态变化且未知的,这使得传统的路径规划算法对于移动机器人避障过程很难建立精确的数学模型.为此,针对环境信息完全未知的情况,为移动机器人设计一种基于模糊控制思想的多行为局部路径规划方法.该方法通过对各种行为之间进行适时合理的切换,以保证机器人安全迅速地躲避静态和动态障碍物,并利用改进的人工势场法实现对变速目标点的追踪.对于模糊避障中常见的U型陷阱问题,提出一种边界追踪的陷阱逃脱策略,使得机器人成功解除死锁状态.另外,设计一个速度模糊控制器,实现了机器人的智能行驶.最后,基于Matlab平台的仿真结果验证了所提出算法的有效性和实时性,与A*势场法的对比结果更突出了该算法的可行性.     

基于视觉的轮式移动机器人导航问题研究

环境建模和路径规划是轮式机器人视觉导航的关键技术。针对传统视觉导航中环境建模实时性较差的问题,提出利用边缘延伸原理对轮式机器人视觉环境进行感知的方法;针对人工势场法在路径规划中出现局部最优解、路径震荡的问题,提出改进的逆势场导向法,给出新的人工势场函数,得到广义上的轮式机器人安全通道;针对轮式机器人路径不能出现急转急停的问题,提出一种曲率映射法,将轮式机器人的运动轨迹映射成曲率,设计相应的平滑路径生成策略。最后给出路径生成的算法,通过仿真研究与实验验证了该算法的有效性和正确性。     

基于模糊改进人工势场法的机器人避障方法研究

在内部密封、狭窄、多障碍的船舱环境中,障碍物的分布具有随机性和不确定性,对于移动机器人的避障方法而言,传统人工势场法存在目标不可达、局部极小值等问题.设计了一种基于模糊逻辑的改进人工势场法,在避障算法的局部极小值附近,基于模糊逻辑给予移动机器人辅助控制力,帮助机器人逃离局部极小值点,避免机器人在避障过程中陷入局部极小值点的问题,并且优化路径.仿真实验表明:在多障碍复杂环境下,该算法能实现机器人实时、安全的避障.