基于改进人工势场法的路径规划研究

针对传统的人工势场法在移动机器人路径规划中存在的目标不可达和局部极小值问题,提出了一种改进的人工势场法。首先,对目标点附近有障碍物时由于斥力较大,机器人难以到达目标点的问题,在势场中引入了安全距离因子,并对该参数进行了优化,从而使机器人与障碍物保持合适的距离,顺利到达目标点。其次,为解决局部极小值问题,引入了局部极小值判别条件,并在触发该条件时对局部极小区域进行绕行,使机器人顺利到达目标点。仿真结果表明,改进后的算法在不同数量的障碍物地图环境下运行,有较强的鲁棒性,所提出的算法可以使机器人在U型障碍物环境中绕过局部极小值区域,成功解决了移动机器人路径规划中的局部极小值问题。     

邻近障碍物整体化的机器人路径规划

针对采用传统的人工势场法进行路径规划时,在障碍物密集分布的区域容易使机器人陷入其中,导致停止不前或循环往复,出现局部极小值的问题,提出一种密集邻近障碍物整体化的机器人路径规划方法.首先,通过传感器检测障碍物的位置信息,根据相邻障碍物之间的距离划分密集分布的障碍物区域;然后,以该区域的中心为圆心,确定一个外接圆,对障碍物进行整体化处理;最后,用整体化障碍物替代原先的多个障碍物.在MATLAB软件平台上,对文中方法进行仿真.结果表明:与传统人工势场法相比,文中方法可以有效避开局部极小值,顺利完成路径规划任务;与增设引导点的方法相比,文中方法可有效减少机器人从起始位置到达目标位置的时间,提高路径规划的效率.     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

改进人工势场法的移动机器人局部路径规划

针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,提出了基于虚拟目标点和环境判断的改进方法,实现移动机器人的局部路径规划。当移动机器人陷入局部极小点陷阱时,设置虚拟目标点,引导机器人跳出局部极小点陷阱;同时加入环境判断条件,判断机器人是否处于近似封闭的障碍物环境中,是否有绕圈而无法到达目标点的危险;最后,对改进算法进行了仿真验证。结果表明,加入判断条件的虚拟目标点法在可能存在陷阱区域的运行环境(如一字型障碍物、U型障碍物、近似封闭的障碍物和混合障碍物)下,均能顺利到达目标点。     

基于改进人工势场的智能车动态避障算法

针对传统人工势场法在动态环境中易与障碍物发生碰撞的问题,采用了一种适用于动态环境的改进型人工势场法。通过进行局部极小值检测并增设虚拟子目标点,解决了传统人工势场法存在的局部最优问题;通过引入智能车和目标点的相对距离因子对障碍物的斥力势场进行调控,使目标点处的合力势场为全局最小值,减少了障碍物在目标点附近对智能车的影响,使智能车顺利到达目标点;通过在斥力势场函数中引入障碍物相对速度势场和道路边界势场,解决了动态障碍物条件下人工势场法经常面临的碰撞问题。仿真实验结果显示,改进后的人工势场算法可以在动态障碍物环境中规划出一条安全可靠的行驶路径。     

结合模糊逻辑和改进人工势场的局部路径规划

针对人工势场法的死点问题和较为复杂的局部障碍物环境,采取模糊逻辑与改进的人工势场相结合的方式,提出了一种结合模糊控制器与人工势场算法的并行避障处理结构。依据静态目标点位置与多路超声波传感器返回的障碍物距离信息,实行稳定环境的人工势场路径规划与危险环境的模糊控制,使移动机器人能够到达预定目标点。在Mobotsim仿真软件中验证了算法的可行性与有效性。     

利用改进人工势场法的智能车避障路径规划

为解决智能车避障路径规划中采用人工势场法易陷入局部极小值的问题,采用改进的人工势场法进行智能车避障规划方法,通过调整势力场范围、改进斥力势函数和动态调整斥力场系数对人工势场法进行改进,解决陷入局部极小值的情况.研究结果表明:改进后的方法大大减小了智能车陷入局部极小值的概率,增加了避障的准确性.研究结论对提高复杂环境中智能车避障路径选择的准确性和实时性有重要意义.     

基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究

针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划问题时存在局部最优和目标不可达的问题,提出了一种改进斥力的人工势场法与模糊算法相结合的路径规划算法。在斥力场中加入机器人与目标点欧几里德距离的对数函数,形成新的人工势场,并加入机器人、障碍物和目标位置坐标判据式。分别将人工势场引力与斥力的角度差、合力差作为模糊输入,借助专家经验进行决策,得到输出模糊力,进而调整机器人各时刻合力大小和方向。解决了传统人工势场法中出现的局部最优和目标不可达问题,减小了路径轨迹波动幅度,且在凹型槽障碍物中无徘徊。为了验证该方法的有效性,通过MATLAB软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,能较好避开障碍物到达目标点。     

基于改进势场法的移动机器人避障路径规划

分析了机器人路径规划方法中的人工势场法的不足,提出了改进势场法.该方法改进了斥力函数,增加了安全距离并将障碍物的影响距离根据障碍物的密集程度设置成一个动态值,并解决了抖动问题.针对局部极小问题采用虚拟障碍的概念,虚拟障碍是靠近局部极小点,用于把机器人从局部极小点区域驱逐出去,从而脱离局部极小并成功绕过障碍物到达目标点.改进势场法成功地应用于未知复杂环境下移动机器人的路径规划中,仿真实验证明了该方法的正确性和有效性.     

改进人工势场算法的路径规划

人工势场法是一种适用于局部路径规划的算法,针对人工势场法存在的目标不可达、局部极小值等固有缺陷,提出了一种改进后的人工势场法。首先针对目标不可达问题,将引力影响因子添加到斥力场的生成中,改进斥力场函数,从而避免引力与斥力合力为零的情况。针对局部极小值问题,通过设立虚拟目标点来引入额外外力,打破机器人的平衡问题。通过与其他算法的对比实验,仿真结果显示,改进人工势场法规划的路径长度和消耗时间都更短,稳定性更强。     

基于势场法的无人车局部动态避障路径规划算法

根据无人车动态实时避障的需求,提出一种基于人工势场法的局部避障路径规划算法,通过改进势场环境及势场力来解决传统势场法局部极小值和目标不可达的问题. 考虑车辆碰撞安全性,对侧向动态障碍物和同向动态障碍物工况进行分析,采用动态窗口法进行实时动态避障规划. 同时为保证规划路径的平滑性和可跟踪性,采用贝塞尔曲线对轨迹进行平滑处理. 最后,在CarSim和Matlab/Simulink 联合仿真平台下,对所提出的控制算法进行验证. 仿真结果表明了规划算法的避障有效性、安全性以及可跟踪性.      

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

一种巡检机器人智能路径规划方法

提出了一种在栅格地图上使用参数可调势场法进行避障的巡检机器人智能路径规划方法.地图采用Hector SLAM算法建立,然后在全局范围内指定目标点并使用变粒度栅格法进行全局路径规划.遇到障碍物时,则在局部小范围内使用参数可调的人工势场法来进行局部路径规划和避障.该方法能有效地提高全局路径规划的效率以及局部避障的准确性,实验验证了该方法的快速性与有效性.     

基于人工势场法的移动机器人局部路径规划

在有障碍物的环境中进行局部路径规划时,传统的人工势场法存在局部极小点问题,导致移动机器人徘徊不前,无法到达目标点。为解决局部极小点问题提出了基于人工势场法的左转势场法和虚拟目标点法。左转势场法将处于局部极小点的移动机器人强制转向,跳出局部极小点;虚拟目标点法是当移动机器人处于局部极小点时在合适位置设置虚拟目标点,忽略目标点和障碍物对移动机器人的作用,使移动机器人转向,跳出局部极小点。经Matlab仿真证明,这两种方法均能绕开局部极小点,顺利到达目标点。     

水下多障碍区域机器人的路线规划模型优化设计

水下多障碍区域中障碍物数量较多,且具有随机性和实时性的特点,传统模型依据起始点、目标点及障碍物顶点等建立可视图,一旦障碍物发生变化则需重新构图,无法适应障碍物的随机性,规划的机器人运行路线臃长,提出一种基于改进人工势场法的水下多障碍区域机器人路线规划模型,通过引力场与斥力场的负梯度描述引力和斥力,获取人工势场对机器人的作用力,建立人工势场模型。通过对人工势场斥力函数的优化设计,解决机器人障碍物附近目标不可达的问题;通过障碍物连接法解决人工势场模型的局部最小值问题,使机器人尽快走出局部最小值区域。实验结果表明,所提模型不仅能够有效避开障碍物,而且规划路径较短,效率高。     

基于人工势场法的无人机局部航迹重规划

无人机飞行中受复杂环境的影响，在预设航线飞行时容易遇到突发障碍物，这要求无人机及时避障并重新设计轨迹.为实现无人机在飞行过程中主动避障并平滑地返回预设航迹，提出了一种改进人工势场法的局部航迹重规划方法.在引力场函数中加入线势场，使无人机避障后在线势场力的作用下重回原预设航线.通过在斥力场函数中加入无人机与目标点的决策因子，解决无人机在临界点震荡，无法到达预设目标位置的问题.通过引入动态力，解决无人机原地停滞，局部极小值问题.研究在二维环境下进行了Matlab仿真验证，试验结果表明，改进的人工势场法能够实现主动避障和无人机局部航迹的重规划.     

基于改进人工势场法的移动机器人局部路径规划

为解决传统人工势场法在移动机器人局部路径规划中存在的缺陷,提高其路径规划的性能,提出了改进的人工势场法。将引力作用阈值引入引力势场函数,解决引力过大问题;在斥力势场函数中引入目标点与移动机器人之间的距离,解决目标不可达问题;根据环境复杂度,提出了自适应速度调节机制;针对局部极小值问题,分别提出了APF-v1和APF-v2两种构建虚拟目标点的方法,引导移动机器人走出陷阱区域。最后在ROS机器人操作系统中对改进的算法进行了对比实验,结果表明,改进的算法可以克服目标不可达、局部极小值等问题,并且在计算量、路径规划时间和步数等方面具有一定的优越性。     

基于IAPF-ACO的工业机器人运动规划

针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明：IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。     

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.