关于人工势场法局部最小问题的一种解决方法

针对人工势场法中局部极小问题产生的根源，提出将现场中容易导致局部极小问题的区域通过一些人为设置的特征点隔离出来。利用目标点和特征点构成的图形面积之和与被隔离区域的面积之差提前判断目标点和被隔离区域的位置关系，当目标点在隔离区域外部时，避免了移动机器人由于环境信息不足而误入隔离区域陷入局部极小问题。     

复杂动态环境下基于侧滑力的局部路径规划

研究了复杂动态环境下具有局部感知能力的移动机器人路径规划问题.针对传统势场法避障在拥塞环境下存在局部振荡的问题,提出虚拟侧滑力的方法,障碍物对机器人产生侧滑排斥力,而非传统的反向排斥力,并由力来直接引导机器人运动.静态障碍物的侧滑力计算与障碍物距离、朝向及目标点朝向有关；动态障碍物的侧滑力计算应考虑其速度信息.为解决局部最小问题,对机器人已走路径进行跟踪监督,当机器人路径在一段时间内出现重复时,确认其已处于陷阱状态,继而采用沿墙走的策略来摆脱陷阱.仿真结果验证了算法在复杂动态环境下的实时性和有效性.     

基于势场栅格法的机器人全局路径规划

综合势场法和栅格法的优点，提出了一个新的全局路径规划方法——势场栅格法、算法在避免局部最优点和降低计算量方面，有着良好的效果；并且可以自动确定栅格粒度．最后，文章分析了影响算法精度的因素，仿真试验表明此算法有良好的可行性和有效性．     

基于人工免疫势场法的移动机器人路径规划

针对人工势场法和基本遗传算法在解决移动机器人的路径规划问题时。容易产生目标不可达和局部极小值的问题,提出了1种基于人工免疫势场法的移动机器人路径规划算法(MRPP-AIPF).该算法将初始抗体群动态分配为记忆保留单元和临时抗体单元,通过交叉、变异和遗忘等算子进行进化操作,使较优抗体较早生成,提高了算法的收敛能力和保持抗体群的多样性.仿真实验表明,MRPP-AIPF算法属有效路径规划算法.     

基于改进人工势场法的车辆局部路径规划研究

针对人工势场法应用于结构化道路中的汽车主动避障领域存在规划能力,路径平滑度不足以及易陷入局部最优的问题。本文提出了一种结合人工势场法和五次多项式避障轨迹的路径规划算法,满足汽车避障时的安全性、实时性要求。通过引入五次多项式势场边界,结合汽车与障碍物的运动状态设计边界参数,提高路径平滑度和安全性。通过设置随动目标点优化引力模型,调节因子优化势场函数,可消除局部最小点。利用车辆动力学仿真软件Carsim/Simulink搭建仿真环境,并使用Stanley方法进行路径跟踪。仿真结果表明,所提出的算法可在动、静态环境中有效的规划出满足汽车行驶要求的避障路径。该算法为汽车避撞时的局部路径规划提供了参考依据。     

基于人工势场法的机器人路径规划

人工势场法是机器人路径规划算法中一种简单有效的方法.对改进势场函数的规划方法进行分析发现:该方法并不能很好解决局部极小问题,提出了添加附加控制力的方法,即当机器人所受的斥力与吸引力在一条直线上时,对机器人施加一个依赖于障碍物的控制力,使机器人尽快跳出局部极小点.仿真结果说明此方法是有效的.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

为解决传统人工势场法存在局部极小值问题而导致路径规划失败问题,提出了基于改进人工势场的角度偏移法,使机器人迅速逃离局部极小值点,成功规划出一条平滑无碰撞路径。仿真实验证明了该方法规划的有效性。     

基于主动安全的改进人工势场局部路径规划研究

局部路径规划是智能驾驶车辆主动安全保障的关键.为解决传统人工势场方法存在的局部极小值与目标不可达的理论问题,基于毫米波雷达对障碍物方位角 θ0的测定功能,引入实验车与障碍物距离作为斥力调节因子,确保目标点附近的斥力不至于过大,同时引入方向角为 θ(>θ0)并受控于目标距离k·S(M,Mg)的目标引力的附加力,使实验车确...     

基于旋转势场法的双足机器人避障路径规划方法

针对双足机器人在实际环境中运动时难以实时规避障碍物的问题,本文提出了基于旋转势场法的避障路径规划方法。该方法将足迹规划思想引入基于势场法的局部实时路径规划中,通过设计新的障碍物旋转势场来解决传统势场法的局部极小值问题,进而利用旋转势场和足迹规划间的映射关系实现双足机器人的实时避障运动。将该算法应用到一台双足机器人上进行实验验证,现场设定障碍物使路径更接近实际作业环境,机器人顺利完成了U型场地的避障,验证了该方法的有效性。     

改进人工势场法的移动机器人路径规划

针对传统人工势场法应用于移动机器人路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型:使用势场强度代替力矢量进行路径规划;在障碍物的斥力势场中添加系数项,解决障碍物与目标点过近导致的目标不可达问题;考虑移动障碍物速度与机器人速度的影响,将速度信息引入到势场函数中;引入"填平势场"引导机器人走出局部极小点.在改进人工势场模型基...     

一种人工势场路径规划改进算法的研究

针对人工势场法中局部最小问题产生的根源,提出一种在局部最小区域设置虚拟目标物的解决方法。不同的障碍物采用不同的策略设置虚拟目标物,打破局部最小区域的受力平衡,使得障碍物在虚拟目标物的引力作用下顺利走出局部最小点,到达目标。仿真试验验证了该方法的有效性。     

基于矢量势场法的机器人足球路径规划

基于传统人工势场方法,提出了在适应于障碍物和目标都动态变化的机器人路径规划方法。针对机器人足球的特点,在每个时间周期中,球场上的障碍物和边界对机器人产生排斥的位置矢量,球对机器人产生吸引的位置矢量和角度矢量,机器人在这些矢量的作用下,可以产生下一个时刻的路径点,最终每个时刻的路径点形成了机器人的路径。仿真结果表明,所提出的路径规划方法能够满足机器人在动态环境中实时路径规划的要求     

复杂环境下移动机器人路径规划与跟随

提出了一种基于改进A^*算法和PID控制算法的新型移动机器人路径规划与路径跟随控制方法,该方法适用于复杂的迷宫环境．在所提出的方法中,解决了A^*算法转折点过多的问题,并且通过拓展障碍物和四阶三次均匀B样条优化的方法使生成的预期路径安全且平滑;之后基于前视点的两轮差速机器人运动学模型设计了PID控制器．在专门设计的框架中测试了所提出方法的性能．作为验证,分别从路径规划与路径跟随两个方面做了详尽的实验,结果表明,规划路径转折点少且平滑,设计的PID控制器能够控制移动机器人实现较好的路径跟随效果．最后,在复杂的迷宫环境中验证了提出的方法,结果表明,所提出的方法能够使机器人无碰撞穿越迷宫．     

基于改进势场栅格法的清洁机器人路径规划算法研究

针对人工势场法中机器人在障碍物附近震荡而无法到达目标点、存在陷阱区域、临近的障碍物之间不能发现路径等问题,提出了一种改进的势场栅格算法.结合牛耕式全覆盖路径规划算法使机器人在已知环境势场模型中快速静态规划出全局最优清扫路径,通过激光雷达与势场合力运算使其具备无碰撞的避障能力.在实际系统的实验验证结果表明,本算法能够使清洁机器人以更短路径遍历环境及增强避障能力,提高了清洁机器人的安全性与工作效率,具有实际应用价值.     

基于蚂蚁行为的移动机器人局部路径规划

分析蚂蚁依赖自身嗅觉和计程能力的觅食行为,提出机器人修正未知环境中已有路径的方法。对该方法的迭代算法进行计算机仿真。分析比较的结果表明,提出的基于蚂蚁个体具有负反馈特征行为的方法,可作为基于蚁群依赖信息素交流的具有正反馈特征的自催化行为机理的蚁群算法(ACS)的补充,可用于蚁群算法全局路径规划结果基础上的二次寻优,在指导机器人局部路径规划方面,具有正确性、实用性和优越性。     

模糊空间中基于人工势场的移动机器人运动规划

为了研究移动机器人的运动规划方案,提出使用指数形式的人工势场函数描述环境中的目标和障碍物。针对人工势场方案可能出现的局部极小问题提出了逃逸方法。随后提出一种模糊隶属度函数用来表示动态变化的障碍物模型,建立模糊表示的环境空间模型,并在这种模糊空间的基础上构建模糊人工势场函数,提出了一种适合于动态环境的实时优化路径规划算法,有利于解决未知、动态变化的不确定环境中的机器人路径规划问题。仿真结果表明,本文中提出的建模和规划方法是可行的。     

动态环境下基于蚁群算法的机器人路径规划

提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法,适用于环境中同时存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况.采用栅格法建立了机器人工作空间模型,整个系统由全局路径规划和局部避碰规划两部分组成.在全局路径规划中,用改进蚁群算法规划出初步全局优化路径;局部避碰规划主要是在跟踪全局优化路径的过程中,通过基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测,对动态障碍物实施有效的局部避碰策略,从而使机器人能够安全顺利地到达目的地.仿真实验的结果表明所述方法具有可行性.