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机器人避障及路径规划研究

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。     

基于势场法的水下机器人全局路径规划研究

本文阐述了用势场法进行矩形状机器人全局规划的方法，首先针对凸形障碍物确定了势函数的形式，然后利用最小势谷算法，把机器人的工作空间用图来表示，利用搜索算法到了全局路径，最后在微机上对算法进行了仿真，给出了仿真结果。     

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。     

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。     

基于改进势场蚁群算法的机器人路径规划

提出一种全局静态环境下移动机器人路径规划的改进势场蚁群算法.该算法采用人工势场法求得的初始路径和机器人与下一个节点之间的距离综合构造启发信息,并引入启发信息递减系数,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题;依据零点定理, 提出初始信息素不均衡分配原则,不同的栅格位置赋予不同的初始信息素,降低蚁群搜索的盲目性,提高算法的搜索效率;设定迭代阈值,自适应调节信息素挥发系数,使得该算法具有较高的全局搜索能力,避免出现停滞现象.仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.     

人工势场法在移动机器人路径规划中的改进

随着智慧工厂的逐渐发展, 移动机器人在工厂中的应用越来越广泛, 但是在工厂中障碍物较多, 使用传统人工势场法容易产生目标不可达以及局部最小值等问题. 本文针对传统人工势场法在路径规划中出现的目标不可达以及局部最优解进行改进. 首先针对目标不可达的情况, 采用新斥力势场函数, 通过对原人工势场法中的斥力势场函数增加影响函数, 从而解决目标不可达; 其次针对局部最优解, 采用人工势场法与模拟退火法相结合的方法, 利用模拟退火法中的增设子目标点, 打破平衡状态, 从而走出障碍物. 最后通过Matlab对比, 本文算法在10个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升6.70%, 路径长度减少9.20%. 本文算法在20个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升9.10%, 路径长度减少12.10%.     

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。     

基于改进人工势场模型的移动机器人路径规划

针对传统人工势场模型在移动机器人路径规划中存在局部极值的问题,提出了一种改进方法。该方法首先将传统势场模型转换成解空间中寻优的问题,再加入罚因子建立罚函数数学模型。新的势场模型能够有效的使得机器人成功逃逸局部极值点。最后通过MATLAB进行仿真实验,仿真实验结果证明该方法的有效性。     

基于深度Q网络和人工势场的移动机器人路径规划研究

随着移动机器人在各个领域的研究与发展,人们对移动机器人路径规划的能力提出了更高的要求;为了解决传统的深度Q网络算法在未知环境下,应用于自主移动机器人路径规划时存在的收敛速度慢、训练前期产生较大迭代空间、迭代的次数多等问题,在传统DQN算法初始化Q值时,加入人工势场法的引力势场来协助初始化环境先验信息,进而可以引导移动机器人向目标点运动,来减少算法在最初几轮探索中形成的大批无效迭代,进而减少迭代次数,加快收敛速度;在栅格地图环境中应用pytorch框架验证加入初始引力势场的改进DQN算法路径规划效果;仿真实验结果表明,改进算法能在产生较小的迭代空间且较少的迭代次数后,快速有效地规划出一条从起点到目标点的最优路径。     

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。     

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.     

人工势场法在足球机器人路径规划中的应用

针对目前人工势场法在足球机器人比赛平台中应用的一些不足和缺陷,综述了人工势场法原理和几种不同的势函数表示方法,阐述了目前国内外对该方法的各种改进算法和与其他方法相结合的应用;在分析足球机器人比赛平台动态不确定性特点的基础上,重点研究人工势场法在足球机器人比赛平台中的应用和改进,此基础上分析和总结了各种方法的优缺点和目前存在的问题,提出对今后工作的几点展望和下一步工作方向.     

移动机器人路径规划的模糊人工势场法研究

静态环境下的路径规划是移动机器人领域非常重要的研究课题。人工势场法由于算法简单、计算量小、运算速度快、实时性好等特点,在移动机器人路径规划中得到了广泛应用,但人工势场法也存在目标不可达和局部极小值问题。针对人工势场法存在的不足,将模糊控制思想引入到移动机器人的路径规划中来,对移动机器人的偏转角进行精确控制。仿真实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于人工势场法与入侵杂草法路径规划研究

针对移动机器人路径规划研究中,移动机器人路径规划易陷入局部极小值,缺乏全局指导性及路径规划效率不高,甚至目的地不可达的问题,这里给出相应的研究方法。通过合理布局超声波探头位置,利用改进人工势场法进行移动机器人的路径规划;对移动机器人陷入局部极小值点的问题,采用入侵杂草算法在全局内有指导性的产生最优子目的地,并根据子目的地重新分配空间内的引力势,引导移动机器人摆脱"陷阱"。Matlab仿真实验表明,本文提出的路径规划算法不仅在一般环境中,而且在相对复杂的环也能引导陷入局部极小值点的移动机准确、安全到达指定目的地。为此算法主要参数选取匹配合理时,可对路径进行优化。该算法在解决局部极小值点的问题具有较高全局指导性。