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1.
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。 相似文献
2.
针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题,建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法.移动机器人运动环境通常是复杂多变的,在动态环境下,目标点、障碍物可能都是运动的,另外,存在运动轨迹未知的随机障碍物等,针对移动环境的动态情况,在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场,充分利用量子粒子群算法,对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化.以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索,结合人工势场操作,对引力场和斥力场增益系数进行优化,该方法易于实时快速地对机器人进行控制.仿真结果表明,基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径,具有较高的性能.该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划. 相似文献
3.
本文通过对传统人工势场法(AFP)的分析,针对其不足之处,在斥力场函数中,通过引入机器人和目标之间相对距离的方法,使得移动机器人能够到达指定目标点.通过仿真实验验证,这种方法是可行的,可以有效的弥补传统人工势场法的不足. 相似文献
4.
基于改进人工势场法的移动机器人路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
邓学强 《山东理工大学学报:自然科学版》2014,(1):38-41
在移动机器人路径规划任务中,针对传统人工势场法中存在的目标不可达问题,提出了一种新的斥力改进函数的设计方法.在原来的斥力函数中加入一个调节因子,并对障碍物的作用范围采用人为分段的方式,有效解决了目标不可达问题,使机器人能够顺利到达目标点.将改进后的人工势场法应用于移动机器人路径规划,并利用Matlab软件进行了仿真实验.实验结果表明,基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法简单、有效. 相似文献
5.
邓学强 《淄博学院学报(自然科学与工程版)》2014,(1):38-41
在移动机器人路径规划任务中,针对传统人工势场法中存在的目标不可达问题,提出了一种新的斥力改进函数的设计方法。在原来的斥力函数中加入一个调节因子,并对障碍物的作用范围采用人为分段的方式,有效解决了目标不可达问题,使机器人能够顺利到达目标点。将改进后的人工势场法应用于移动机器人路径规划,并利用M atlab软件进行了仿真实验。实验结果表明,基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法简单、有效。 相似文献
6.
《山东理工大学学报:自然科学版》2021,35(1)
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。 相似文献
7.
改进人工势场法的机器人路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
目的解决复杂环境中存在大型障碍物导致路径规划失败的问题。方法基于改进人工势场法的基础上结合边缘探测法,引入沿边走行为。结果移动机器人能够顺利到达目标点。结论改进后的人工势场法结合边缘探测法确保移动机器人快速走出局部极值点且能躲避大型障碍物。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
8.
本文以人工势场法为基础,提出了一种基于混沌人工势场法的机器人路径规划方法,该方法解决了传统人工势场法存在局部最优点问题、在相近障碍物间不能发现路径、在障碍物前震荡、在狭窄通道中摆动等缺陷。仿真试验表明,该方法能有效的实现机器人路径规划。 相似文献
9.
对复杂环境下移动机器人全局和局部路径规划问题进行研究,提出一种全局-局部混合模式的路径规划方法.首先,对全局运动空间进行建模,运用全局模式规划一条从起点到终点的全局路径;然后,针对空间中影响机器人运动的移动物体,通过位置、速度分析碰撞的可能性,从而进行局部路径规划;最后,基于MATLAB仿真平台,将文中方法与经典人工势场法、改进人工势场法进行对比实验.实验结果表明:文中方法在机器人路径规划任务中的总时长和总长度均优于其他两种方法. 相似文献
10.
基于势场法的水下机器人局部路径规划研究 总被引:3,自引:1,他引:3
本文阐述了用势场法解决矩形形状水下机器人局部避碰问题的方法。首先针对障碍物和目标对机器人的作用特点,确定了斥力和引力势函数的形式;然后根据刚体的运动特性讨论了机器人的平移和转动规则,提出了机器人局部避碰算法;最后在两台微机上以网络的形式进行了避碰模拟,给出了仿真结果,对一些问题进行了讨论。 相似文献
11.
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. 相似文献
12.
深度强化学习(DRL)在连续控制问题中具有优异的性能,被广泛用于路径规划等领域.为了实现移动机器人在未知环境中的智能路径规划,提出了一个路径规划的模型,基于深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的自主路径规划模型.针对DDPG算法前期对环境没有先验知识,收敛速度慢和移动时会出现局部最优情况,提出了一种改进的DDPG算法.通过在DDPG算法中添加人工势场的引力场和斥力场,以加快收敛速度和移动机器人到达目标点的时间.对奖赏函数进行改进,增加直走奖励,以提高规划路径的稳定性. 相似文献
13.
多障碍环境中基于增强式学习的势场优化和机器人路径规划 总被引:4,自引:0,他引:4
该文把增强式学习方法应用于多障碍环境中机器人路径规划,并将增强式学习和路径规划结合,通过工作空间势场的自适应优化学习,实现机器人的全局路径规划,即得到从任何初始位置开始的最优路径。与传统的人工势场方法相比,该方法避免了势场中局部极小点所引起的陷阱区域,并且所得到的路径具有最优特性,计算机仿真实验结果表明,这种学习方法能有效的解决多障碍环境中的机器人路径规划问题。 相似文献
14.
一种CGA路径规划方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统人工势场法的不足,提出了一种改进的人工势场法,该方法能够确保CGA快速逃离局部极小点,试验表明该算法是有效的,可以弥补传统人工势场法的缺陷. 相似文献
15.
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。 相似文献
16.
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... 相似文献
17.
基于改进势场法的移动机器人避障路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
18.
动态障碍物环境下移动机器人路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
以机器人基本避障碍策略与启发式动态规划法相结合的方法,研究了在障碍物轨迹已知的动态环境中机器人的路径规划问题,根据机器人与单个障碍物可能的碰撞情况,分别提出了几种避障碍,伙子目标和相应的速度。根据这些策略,在机器人当前视窗内,将形成一个策略树,采用启发式动态规划算法,依据时间和路径费用最小原则,找出一个最优策略集,即最优子目标集,这种规划方法大大缩小于机器人子目标搜索空间。 相似文献
19.
针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,将协同进化算法和改进人工势场法相结合,提出了一种全局路径规划和局部路径规划有效结合的新方法.仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性. 相似文献
20.
移动机器人避障路径规划改进人工势场法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献