传统人工势场的改进

文中在分析足球机器人避碰的特点及传统人丁势场法的不足的基础上，提出了引入障碍物和机器人自身的速度和加速度来改进人工势场法，并提前对舰避动作做出预判来实现优化人工势场的方法。仿真试验表明，这种方法是可行的，可以有效地弥补传统人工势场的缺陷。     

改进人工势场法在机器人路径规划中的应用

为解决传统人工势场法用于机器人路径规划时会出现规划失败的问题,分析了由于局部极小点问题而导致规划失败的原因。在已改进人工势场函数的基础上,提出了通过增加虚拟目标点和原目标点共同对机器人产生引力的方法来解决传统人工势场法中出现的局部极小点问题。在Mobotsim中对算法的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

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足球机器人避碰控制

本文在分析足球机器人避碰的特点及传统人工势场法不足的基础上，提出了引入 障碍物的速度和加速度矢量的改进人工势场法，用于足球机器人的避碰控制．仿真实验表明 ，这种方法是可行的，并弥补了传统人工势场法的不足．     

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。     

RoboCup比赛环境下足球机器人路径规划研究

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．     

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。     

基于改进势场法的机器人路径规划

针对传统人工势场法存在引力过大、容易陷入局部极小值、目标不可达以及容易陷入陷阱区域等问题,提出了基于路径优化策略和参数优化的改进势场法。通过引力补偿增益系数来避免引力过大的问题;根据环境信息采取不同的虚拟目标点设置策略以逃离局部极小值点;设置观察距离以识别障碍物的分布情况,选择不同的路径优化策略来避免目标不可达问题,机器人通过提前旋转角度来切向远离陷阱区域或采用安全路径通过该区域;采用改进差分进化算法求解有约束最优化问题,使得人工势场法的初始化参数不再根据经验来设置。仿真实验结果表明,改进势场法可以有效解决机器人陷入局部极小值、目标不可达等问题,并可优化机器人的行驶路径,提高机器人移动的安全性。相比传统人工势场法,改进势场法的路径长度减少了17.5%。     

足球机器人路径规划的改进型人工势场算法研究

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。     

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...     

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。     

面向未知地图的六足机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划中无法准确得知全局地图的问题,提出了一种基于模糊规则和人工势场法的局部路径规划算法。首先,利用测距组与模糊规则,进行障碍物的形状分类,构建局部地图;其次,在人工势场法中引入了一种修正的斥力函数,基于局部地图,利用人工势场法进行局部路径规划;最后,随着机器人的运动,设置时间断点,以减少路径震荡。针对随机障碍物和凹凸障碍物的地图,分别采用传统人工势场法和改进的人工势场法进行仿真,其结果表明：在遇到随机障碍物时,相比传统人工势场法,改进的人工势场法能够显著减少与障碍物的碰撞;在遇到凹凸障碍物时,改进的人工势场法能够很好地完成路径规划的目标。所提算法对地形变化适应能力强,能够实现在未知地图下的六足机器人路径规划。     

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。     

基于模糊人工势场法的智能全向车路径规划

针对于移动机器人在传统人工势场法路径规划中易于陷入局部最小点而无法抵达目标点的问题,同时考虑到实际环境中人工势场法相关参数的不确定性,提出了一种基于模糊人工势场法的动态路径规划方法。借助于专家经验进行模糊决策,调整移动机器人在各个时刻的合力大小和方向,进而解决斥力常数、引力方向偏角以及机器人行驶速度的不确定性问题。为了验证该方法的有效性,在智能全向车平台进行了应用,结果表明,智能全向车运动轨迹平滑,避免了实际应用中的震荡问题。     

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。     

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。