基于改进人工势场法的四旋翼无人机航迹规划算法

利用传统的人工势场法进行四旋翼无人机的航迹规划时,存在易陷入局部最小解的问题,从而使得四旋翼无人机不能按照预期要求到达目标位置,为了解决此问题,提出了一种改进的人工势场法.首先,在斥力势场函数中加入了航迹点和目标点之间的距离,同时引入了协调力,解决了传统人工势场法的极小值问题;其次,在三种U型槽障碍物环境中进行了所提算...     

基于稀疏A*搜索和改进人工势场的无人机动态航迹规划

针对不同属性的障碍物所构成的威胁分布模型, 本文提出了一种基于稀疏A*搜索算法预规划和改进人工势场相结合的无人机动态避障算法. 该算法首先对威胁分布建立栅格化模型; 然后根据静态威胁, 基于稀疏A*搜索算法进行全局航迹规划; 最后结合预规划路径和动态威胁分布, 利用改进人工势场法完成无人机的动态避障. 仿真结果表明, 该方法能够规划出给定威胁指标下的全局最优路径并达到良好的动态规避性能.     

改进人工势场法的四旋翼路径跟随能力研究

为了提高四旋翼无人机航线任务飞行中的路径跟随能力和抗干扰能力,设计了一种基于改进人工势场法的路径跟随算法,该算法针对目前的人工势场法只能逼近目标点和避开障碍点、没有一个很好的路径跟随能力的缺点,通过增加目标航线上的点对无人机的吸引力来驱使无人机在逼近目标航点的同时能较好地跟随航线。构建了四旋翼无人机控制算法仿真,通过仿真无人机在飞航线的多种情况证明,所设计的路径跟随算法具有很强的抗干扰能力以及较高的控制效率。     

基于模型预测控制与改进人工势场法的多无人机路径规划

模型预测控制(model predictive control,MPC)已成功地应用于无人机集群的路径规划.但其存在计算量大及单步运算时间长等不足,在实时运行中往往难以获得较高的控制频率.而离线的MPC需要准确的地图信息,难以处理地图中无法预测的动态障碍物.对此,提出一种结合离线MPC全局规划与在线改进人工势场法局部规划的方法.在利用MPC方法生成安全、平滑轨迹的同时,提高无人机在动态障碍物影响下的避障能力.通过引入调节力来处理传统人工势场法的局部极小值问题,并将目标与无人机的相对距离引入斥力函数,同时改进引力函数,以改善无人机在目标点处低速徘徊的问题.此外,设计一种事件触发的无人机轨迹变更与轨迹恢复策略,使无人机仅在必要时实施动态避障行为.在此基础上,最大化利用原来的规划轨迹.仿真验证结果表明,所提出的路径规划方法能够使无人机集群安全飞行至目标点,并且具有良好的动态避障能力.     

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无人机路径规划算法

针对传统的人工势场(APF)法无法适应复杂环境而陷入局部停滞状态、路径不够平滑等不足,提出了改进的人工势场法。首先,该算法对威胁的连通性进行分析,借鉴几何拓扑学思想得到可行解域。其次,该算法在可行解域内进行航迹点预规划。预规划基于威胁分布的全局性信息,弥补人工势场法易陷入局部最小而无法找到可行路径的不足。最后,该算法改进人工势场法引力函数,通过多次迭代,并进行曲率检查以获得足够平滑的可飞路径。仿真结果表明改进算法能够满足无人机路径规划的要求,且简便可行,具有较强寻优能力及适应性。     

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...     

基于改进人工势场法的机械手避障规划

针对三维环境中机械手在障碍物附近目标不可达问题和局部最小值问题,提出一种基于改进人工势场法的机械手避障方法.该方法以机械手末端所受合力的方向作为其运动方向,通过势场力的作用使机械手末端避开障碍物,解决障碍物附近目标不可达问题;采用X-Y平面内的角度偏移法,使机械手末端迅速跳出局部最小值,解决势场法的局部最小值问题;从而使机械手避开障碍物到达目标位置,并给出了机械手避障规划算法的具体实现步骤.将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的常规作业任务中,仿真实验结果表明,机械手末端沿着规划路径可跳出局部最小值,并避开障碍物,成功到达目标位置,验证了该算法的有效性.     

基于改进人工势场法的无人机在线航路规划算法

在线航路规划能够使无人机针对动态变化的环境快速有效地生成相适应的飞行航路,是无人机任务规划系统必需的能力之一。基于人工势场法提出一种三维在线航路规划方法,使无人机在应对动态变化的飞行环境时能实时规划出保障飞行安全并满足其任务执行效率指标的飞行航路。此航路规划方法在环境构建过程中引入了参考航路引力场和自适应的时间扰动因子,解决了原人工势场法在航路规划中容易陷入势场局部最小值而导致无法用适感环境动态变化区域的问题。在此基础上,提出一种虚拟目标法以更有效地解决人工势场法遇到的局部极值陷阱问题。通过仿真验证表明:所提出的无人机在线航路规划方法比传统的人工势场法更容易跳出势场的局部最小值,且有较好的避障能力。     

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。     

改进人工势场法的移动机器人避障轨迹研究

针对传统人工势场法在多障碍物复杂环境的全局路径规划中出现的目标不可达、易陷入陷阱区域以及局部极小点问题,提出一种简化障碍物预测碰撞人工势场法(simplified obstacles and predict collision of artificial potential field method,SOPC-APF)...     

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.     

基于改进人工势场法的机械臂避障路径规划

在对机械臂进行避障路径规划时,传统人工势场法依赖周围环境信息进行避障,针对障碍物精确信息较难获取,且形状不一,提出了采用椭球包围盒对障碍物进行建模,兼顾了包围盒的简单性和紧密性。同时,针对路径规划中容易陷入局部最优的问题,则提出了使用RRT（rapidly-exploring random tree）方法来解决这种问题,当路径规划陷入局部最优时,使用RRT算法自动生成并添加虚拟目标点,通过改变机械臂周围的环境从而达到跳出局部最优的目的。多次仿真实验表明,采用椭球包围盒建模并采用上述改进算法时,可以快速并且有效地规划出一条无障碍的路径。     

基于势场-蚁群算法的平滑机器人路径规划

针对静态环境下的移动机器人路径规划,提出一种势场-蚁群融合算法.首先,针对蚂蚁收敛速度慢,全局性较差,易陷入死锁问题,引人人工势场力构造启发信息函数;其次,为了避免蚁群陷入局部最优解,借鉴最大最小蚂蚁系统(MMAS)思想限制蚁群信息素范围;最后,引入三次B样条曲线优化路径,平滑路径的同时,进一步缩短了路径长度.仿真结果...