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RoboCup中型组足球机器人比赛具有高度的对抗性和实时性.比赛中机器人需要针对不同的比赛态势进行角色切换和任务选择.在这种环境下,应用传统人工势场或一般改进型人工势场的路径规划方法都无法得到令人满意的结果.将障碍物与机器人之间的相对速度矢量以及目标与机器人之间的相对速度矢量分别引入人工势场法中,对传统的势场函数进行了改进;并根据机器人的不同角色和任务,采用模糊逻辑方法对势场函数进行修正,提出一种处理多角色多任务环境的改进型人工势场法机器人路径规划方法.仿真试验和实际应用验证了此算法存足球机器人比赛系统中的可行性. 相似文献
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一种新基于混沌优化算法的机器人路径规划方法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于混沌优化算法的机器人路径规划方法,即混沌人工势场法,该方法能够在动态环境下实时、有效地产生避碰局部最优路径,避免了传统人工势场法容易陷入局部最优和在比较靠近的两个障碍物之间找不到通道的缺陷.仿真试验表明:提出的方法具有较强的路径规划能力,克服了传统人工势场法的缺点,具有较强的实用性. 相似文献
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关于足球机器人避障控制的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
介绍了足球机器人避障控制的特点,障碍物的数学描述和检测方法,把人工势场理论引入到足球机器
人避障控制中,并分析了人工势场法的优点和不足. 相似文献
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足球机器人路径规划的改进型人工势场算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
传统人工势场法不能适应复杂动态环境且容易产生局部极小,论文提出了一种改进型的人工势场算法,该算法考虑了机器人和障碍物的速度、加速度等动态特性,对传统人工势场进行了有效的调节,使其能更好地适应动态复杂环境,对局部极小问题进行判定,通过改变斥力场和引力场的影响力来解决局部极小问题,将该优化算法运用到足球机器人仿真比赛中,结果表明基于改进型人工势场优化算法能够在动态对抗性的环境中有效地实现最优路径规划,弥补了传统人工势场的不足。 相似文献
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为解决多机器人系统在编队过程中的避障以及成员之间避碰问题,提出了基于改进人工势场(IAPF)的避障以及基于一致性的编队控制方法。为分析机器人的运动学,建立了数学模型,构造了运动态势感知图(MSAM),使机器人能够更好地感知周围环境信息以做出最佳决策;为解决人工势场法中的局部最小值与目标不可达(GNRON)问题,建立了旋转势场;为避免机器人之间的碰撞,设定了排斥势函数与机器人优先级模型。使用基于一致性的编队原理,设计稳定的拓扑结构,对多机器人进行编队控制。为证明所提算法的有效性,设计了一系列的仿真实验,最终证得该方法可有效解决多机器人系统在编队过程中的避障以及避碰问题。 相似文献
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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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针对多机器人系统中避碰问题,提出一种基于改进人工协调场的多机器人避碰算法。首先采用凸化障碍,子目标主动选择方法,解决人工协调场在有非凸障碍环境中的“死锁”问题;其次建立基于速度和距离的排斥力模型,以克服人工协调场对空间利用率低的缺陷,尤其是目标点与障碍物距离较近机器人无法抵达的情况;最后设计一种力混合器模型,并基于此模型以达到避免人工协调场中的运动抖动的效果。仿真实验证明该算法对解决有障碍环境下多机器人避碰问题的有效性和可靠性,增强了多机器人系统对复杂环境的适应性。 相似文献
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人工势场法在多机器人运动中的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多机器人运动主要包括避障避碰、群集运动、队形控制三个模块.人工势场法在这三方面的理论基础已比较成熟,但在具体应用上还有一些值得改进的地方,如局部最小问题的解决、多机器人运动存在的特殊碰撞问题、复杂环境下的运动以及队形控制算法的探讨等.针对这些问题,分析了势场法在多机器人运动规划中的研究方法和现状,并对势场法在该研究领域的前景和研究方向做出了展望. 相似文献
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针对自主车辆T形路口协作问题,通过测量车辆速度和预碰点距离,提出安全系数估计方法,结合人工势场基本思想,实现车辆路口避碰,提高路口协作效率.首先以计算得到的安全系数为依据,评价驶入T形路口两辆自主车各自的安全程度,并利用人工势场产生的推拉作用估计协作自主车辆的期望控制力和速度.然后将估计的期望车速与反馈的实际车速形成偏差,利用增量型数字PI控制器实现自主车纵向车速的准确控制.最后以一定的策略完成两辆自主车的并线协作.仿真结果验证了基于安全系数估计的自主车辆T形路口协作避碰的可行性与有效性. 相似文献
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Sivaranjini Srikanthakumar Cunjia Liu Wen Hua Chen 《Journal of Intelligent and Robotic Systems》2012,65(1-4):219-231
The integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in airspace requires new methods to certify collision avoidance systems. This paper presents a safety clearance process for obstacle avoidance systems, where worst case analysis is performed using simulation based optimization in the presence of all possible parameter variations. The clearance criterion for the UAV obstacle avoidance system is defined as the minimum distance from the aircraft to the obstacle during the collision avoidance maneuver. Local and global optimization based verification processes are developed to automatically search the worst combinations of the parameters and the worst-case distance between the UAV and an obstacle under all possible variations and uncertainties. Based on a 6 Degree of Freedom (6DoF) kinematic and dynamic model of a UAV, the path planning and collision avoidance algorithms are developed in 3D space. The artificial potential field method is chosen as a path planning and obstacle avoidance candidate technique for verification study as it is a simple and widely used method. Different optimization algorithms are applied and compared in terms of the reliability and efficiency. 相似文献
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在不确定环境下,针对固定翼无人机(UAV)航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制的模糊粒子群优化算法与改进人工势场法相结合的在线航迹规划方法。首先,对凸多边形障碍物进行最小外接圆拟合;然后,根据静态威胁,将规划问题转化为一系列时域窗口内的在线子问题,利用模糊粒子群算法实时优化求解以实现静态避障;当环境中存在动态威胁时,使用改进人工势场法对航迹进行调整完成动态避障。为了满足固定翼无人机的动态约束,同时提出固定翼UAV的碰撞检测法,可提前判断障碍物是否为真正威胁源,以此减少转弯频率和幅度,降低飞行代价。仿真实验结果表明,所提方法在固定翼UAV航迹规划中能有效提升规划速度、稳定性与实时避障能力,且克服了传统人工势场容易陷入局部最优的缺点。 相似文献