关于人工势场法局部极小问题的一种解决方法

利用人工势场法进行移动机器人路径规划是十分有效的,在使用人工势场法进行避障的时候,由于移动机器人对周围环境信息的感知具有局限性,容易导致局部极小问题的出现。针对此问题提出一种基于“沿边行为”的方法,当移动机器人进入局部极小状态时激活该行为,使机器人沿着障碍物的边缘运动,使移动机器人在只感知局部信息的条件下,能迅速地摆脱局部极小的状态。仿真实验表明这种方法是可行的,可以有效地解决移动机器人因获取的环境信息不足而陷入局部极小点。     

基于模拟退火算法的人工势场法路径规划研究

针对传统人工势场法在路径规划中存在局部极值小点问题,使得移动机器人无法运动到目标点,提出一种基于模拟退火算法的人工势场法,其利用模拟退火算法在出现局部极小点的位置附近增设随机目标点,引导移动机器人逐渐逃离出局部极小点区域.最终通过Matlab仿真表明,所设计的方法能使移动机器人逃离局部极小点位置,成功到达目标点位置,并...     

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导航控制

传统人工势场法在移动机器人导航过程中存在局部极小值,障碍物周围震荡等问题。针对采用传统人工势场法实现移动机器人导航过程中存在的问题,本文引入旋转力改进人工势场法,同时运用细菌觅食混合粒子群算法（BF-PSO）对移动机器人导航过程中的控制器参数及势场函数增益系数进行离线优化。运用优化参数进行基于改进人工势场法的移动机器人导航的仿真,仿真结果表明BF-PSO算法对移动机器人导航具有较好的优化效果。     

人工势场法在机器人避碰路径规划中的应用

利用人工势场法对机器人在特定环境中进行路径规划,并针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,引入沿墙走行为,运用改进的人工势场法有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题,仿真结果表明所用方法的有效性。     

基于人工力场的移动机器人路径规划研究

针对传统人工势场法中存在的一些局部极小点问题,文中提出了一种基于人工力场的移动机器人路径规划方法.该方法将机器人与目标的相对距离引入斥力函数,定义斥力的一个分力方向与障碍物的影响范围相切,另一个分力方向与引力方向一致,规定斥力向量与引力向量的内积始终大于等于零.这样,克服了传统人工势场法中存在的一些局部极小点问题,尤其是三个典型的、具有代表性的局部极小点问题.MATLAB仿真结果表明该人工力场法可以避开上述局部极小点,有效的规划出从起点到目标点的无碰路径.     

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。     

改进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.分析了传统的人工势场法由于局部最小问题而导致规划失败的原因.提出了一种改进的势场函数,并对改进势场函数的规划方法进行分析,发现该方法并不能完全解决局部极小问题.通过在改进势场函数基础上采用添加附加控制力的方法,使机器人尽快跳出局部极小点.仿真结果表明,该方法是有效的.     

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。