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基于人工势场法与入侵杂草法路径规划研究
引用本文:李海峰,马斌,陈浩男,陈劲超,王鑫. 基于人工势场法与入侵杂草法路径规划研究[J]. 控制工程, 2015, 22(1): 38-44
作者姓名:李海峰  马斌  陈浩男  陈劲超  王鑫
作者单位:沈阳建筑大学 信息与控制工程学院,辽宁 沈阳,110168
基金项目:住建部课题(2012-K8-33);住建部课题(2013-K1-48);国家自然科学基金
摘    要: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。

关 键 词:移动机器人  路径规划  改进人工势场法  入侵杂草法

Path Planning Research Based on Artificial Potential Field Method with Invasive Weed Method
LI Hai-feng,MA Bin,CHEN Hao-nan,CHEN Jin-chao,WANG Xin. Path Planning Research Based on Artificial Potential Field Method with Invasive Weed Method[J]. Control Engineering of China, 2015, 22(1): 38-44
Authors:LI Hai-feng  MA Bin  CHEN Hao-nan  CHEN Jin-chao  WANG Xin
Affiliation:LI Hai-feng;MA Bin;CHEN Hao-nan;CHEN Jin-chao;WANG Xin;School of Information and Control Engineering,Shenyang Jianzhu University;
Abstract:
Keywords:mobile robot  path planning  improved artificial potential field  invasive weed optimization
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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