移动机器人未知环境避障研究

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...     

动态环境下改进人工势场法的仓储机器人自主导航系统研究

为了解决仓储机器人在全动态环境中的自主导航问题,在分析自主导航技术基础上建立了机器人和动态障碍物的数学模型,搭建了以二维激光雷达为主的环境感知平台,提出了一种改进的人工势场法。在传统人工势场法中同时引入相对速度和相对加速度因素得到改进的人工势场模型,实现机器人在全动态环境中的自主移动。设计了无障碍物和多动态障碍物两种移动环境。经仿真验证,应用改进的人工势场法进行路径规划能高效地避开动态障碍物、跟踪动态目标,且运动路径光滑。     

基于动态人工势场法移动机器人路径规划研究

考虑机器人与目标点的相对位置以及相对速度因素构建引力势场和引力函数,考虑机器人与障碍物之间的相对位置、相对速度以及相对加速度因素构建斥力势场和斥力函数。基于位置的“分而治之”策略,将机器人所处的环境分解成不同的情景,通过传感器获得周围环境信息,制定并执行情景-运动规则。建立复杂动态机器人仿真环境,验证改进后的算法在动态环境中机器人自动避障的可行性。以IN-RE机器人为实验平台,做动态环境下机器人自动避障路径规划实验,验证本文提出的动态人工势场法在动态环境中的可行性。     

动态未知环境下一种新的机器人路径规划方法

针对机器人动态路径规划问题,提出了一种机器人在复杂动态环境中实时路径规划方法.该方法基于滚动窗口的路径规划和避障策略,通过设定可视点子目标、绕行障碍物和对动态障碍物的分析预测,实现机器人在复杂动态环境下的路径规划.针对障碍物分布情况,合理设计可视点法和绕行算法之间转换,有效地解决了局部路径规划的死循环与极小值问题.该方...     

融合动态障碍物运动信息的路径规划算法

传统的路径规划算法只能在障碍物不发生位置变化的环境中计算最优路径。但是随着机器人在商场、医院、银行等动态环境下的普及,传统的路径规划算法容易与动态障碍物发生碰撞等危险。因此,关于随机动态障碍物条件下的机器人路径规划算法需要得到进一步改善。为了解决在动态环境下的机器人路径规划问题,提出了一种融合机器人与障碍物运动信息的改进动态窗口法来解决机器人在动态环境下的局部路径规划问题,并且与优化A*算法相结合来实现全局最优路径规划。主要内容体现为：在全局路径规划上,采用优化A*算法求解最优路径。在局部路径规划上,以动态障碍物的速度作为先验信息,通过对传统动态窗口法的评价函数进行扩展,实现机器人在动态环境下的自主智能避障。实验证明,该算法可以实现基于全局最优路径的实时动态避障,具体表现为可以在不干涉动态障碍物的条件下减少碰撞风险、做出智能避障且路径更加平滑、长度更短、行驶速度更快。     

基于改进人工势场法的机械手避障规划

针对三维环境中机械手在障碍物附近目标不可达问题和局部最小值问题,提出一种基于改进人工势场法的机械手避障方法.该方法以机械手末端所受合力的方向作为其运动方向,通过势场力的作用使机械手末端避开障碍物,解决障碍物附近目标不可达问题;采用X-Y平面内的角度偏移法,使机械手末端迅速跳出局部最小值,解决势场法的局部最小值问题;从而使机械手避开障碍物到达目标位置,并给出了机械手避障规划算法的具体实现步骤.将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的常规作业任务中,仿真实验结果表明,机械手末端沿着规划路径可跳出局部最小值,并避开障碍物,成功到达目标位置,验证了该算法的有效性.     

用势场法改进的极限环导航方法在移动机器人中的应用

结合人工势场法,提出一种新的极限环方法.它可以在诸如机器人足球赛等动态变化的环境中为自主移动机器人进行很好的实时路径规划.将障碍物的运动速度和一些不易直接表达的策略① 等转化成势场,然后把势场抽象成虚拟的障碍物,通过改变非线性方程的极限环半径,获得动态运动路径规划.这种方法能让机器人对高速运动的障碍物有很平滑的避障能力,并且能综合复杂的路径规划要求达到目标.仿真和试验都表明了这种方法在机 器人足球赛中的应用价值.􀁱 􀁽     

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。     

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。     

基于向量场的移动机器人动态路径规划

由于简洁、高效等优点,人工势场法已应用于自主移动机器人的在线实时路径规划,并受到广泛关注.目前,人工势场法在处理静态环境、动态匀速环境下的路径规划方面已有许多成果,但是,机器人在全变速环境下进行在线实时路径规划时,会出现路径冗余、避碰不及等现象.为此,将目标关于机器人的相对加速度因素引入引力势场函数中;在斥力势场函数的基础上融合避碰预测、减速避障策略;最终,机器人能够避免大量无谓避障,当与障碍物相对速度较大时能提前避障,且快速跟踪到目标.仿真结果验证了所提方法的有效性.