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。     

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。     

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。     

基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

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.     

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。     

基于改进人工势场法的动态环境下无人机路径规划

基于传统人工势场法,在相对位置引力场和斥力场函数中分别引入目标与障碍物的速度矢量,将其位置动态变化信息融入在改进后的相对速度引力场和斥力场中,引入相对位置引力、相对速度引力、相对位置斥力、相对速度斥力等比例调节因子,建立改进后的人工势场函数及多障碍物合力函数,并在模拟环境下进行仿真。结果表明,该改进人工势场法能满足无人机在目标与障碍物动态变化条件下的路径规划的安全性、实时性和可达性,并提高了动态环境中无人机的跟踪与避障速度。     

基于模糊人工势场的移动机器人路径规划

针对在传统的人工势场法中对机器人进行路径规划时,容易产生局部极小点问题,提出了一种模糊人工势场方法.对排斥力函数作了改进,引入了障碍物对机器人影响大小的斥力增益系数,通过构建的模糊系统,动态地调节斥力增益系数,从而有效地克服了局部极小点问题.仿真结果表明,该方法具有较强的环境适应能力,能够快速有效地规划出一条光滑的路径.     

基于改进人工势场法的移动机器入路径规划

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。     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

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.     

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.     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

双臂机器人自碰撞检测及其运动规划

针对双臂机器人运动规划过程中的自碰撞问题,提出了基于空间向量几何距离的机械臂自碰撞检测方法;改进了传统的人工势场法,并用线性结构的斥力场描述机械臂各杆件之间的相互关系,用于构造多杆碰撞检测的描述指标;利用线性斥力场描述的结构得到一种新的双臂机器人无自碰撞运动规划算法.结果表明,与传统的人工势场法相比,所提出的无自碰撞运动规划算法能够将线性斥力场引入无自碰撞规划算法中,并作为算子用于计算避免自碰撞的规划调整量,其结构简单、计算方便.同时,结合实际的双臂机器人物理参数,通过预先给定机器人运动轨迹的模拟,验证了无自碰撞运动规划算法的有效性.     

采用分区场能切换法的路径规划

为解决改进人工势场法应用中出现的路径规划失败问题,提出了分区场能切换法,其包括地图标定和算法设计.先对地图中的障碍物按不同的形状进行分类标定,然后设定最小单元,设立绝对防御区和缓冲区.在不同的区域基于改进人工势场法重新设计算法,使机器人在绝对防御区只受斥力,在缓冲区受到斥力和引力,在缓冲区外只受引力,从而保证机器人往目标运动的过程中能快速靠近并成功避开障碍物.通过Matlab仿真实验,在标定好的地图中分别采用改进人工势场法和分区场能切换法,证明了所提方法的可靠性.     

改进的足球机器人局部极小值的研究

针对传统人工势场法在足球机器人路径规划中的局限,提出通过改造斥力模型,从而解决算法在静态路径规划中存在的局部极小值问题.通过引入速度势场产生速度斥力,从而解决算法不适应动态环境和动态环境存在的局部极小值问题.仿真验证了算法的有效性.     

基于新型人工势场法的车辆避障路径规划研究方法

针对道路交通环境车辆避障的复杂性,对传统人工势场法进行了改进,将其应用于车辆的避障路径规划;该方法建立了道路边界危险斥力势场模型和障碍物斥力势场模型,并在传统障碍物斥力势场中引入速度因素,车辆在以上两种势场组成的复合场中受到道路边界斥力、障碍物斥力的作用。当达到受力平衡时,通过求解方程可以得到一条安全避障路径;并在避障过程中对车辆实施速度控制。仿真分析结果表明改进后的方法规划出的路径在避障过程中,车辆与障碍物的距离增加至少20 cm,可有效地提高避障的安全性;避障过程中对主车车速进行控制,可使主车的横摆角速度和侧向加速度降低至少20%,有效地提高车辆运行的舒适性和安全性。     

基于注意机制的改进人工势场的机器人路径规划

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现机器人陷入势场陷阱中。足球机器人比赛系统场上敌我状态复杂,加上动态变化的场上环境,对实时性要求很高。本文对注意机制在机器人足球比赛中的应用进行研究,根据比赛平台模型的特点并从能量角度将场上的引力和斥力转化成特定的关于能量的数学表达式,将其和注意机制相结合,提出新的改进人工市场的方法。基于注意机制的改进人工势场算法,将原有的合力势场变成重力势场,使机器人自主规划前进路线。最后本文使用仿真方法证明该方法的可行性。     

动态环境下利用Kinect的移动机器人增强路径规划

将最新的体感器Kinect用于实时感知动态环境中的障碍物和地形,辅助机器人在复杂动态环境中实现有效的路径规划任务。通过Kinect体感器产生的RGB图像和3D图像,来实时探测获取移动机器人的周边动态环境;同时利用基于遗传信赖域算法优化的改进人工势场的路径规划算法,解决了传统人工势场法中局部极小点以及目标不可达问题,并能有效提高算法的实时性,实现机器人在动态环境下优化的实时路径规划任务。最后建立实验系统,验证了所研究方法的有效性。     

基于障碍物可达区域预测的机器人实时避障算法

针对复杂环境下的机器人路径规划与自主避障问题,提出了基于动态障碍物可达区域预测的实时避障算法.对静态障碍物进行描述和建模,建立动态障碍物状态更新预测方程,实现对动态障碍物质心可达区域的预测.分别面向动态、静态障碍物提出基于可达区域预测的多步椭圆包络势场和基于新型Sigmoid函数的势场,修正目标的对数Lyapunov引力场,给出多类型障碍物空间下的机器人实时避障算法.数值仿真和实验结果表明,与传统方法相比实时避障算法可使机器人避障过程中的路径长度更短、安全性更高及最大行驶角变化幅值更小.     

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.      

基于混沌人工势场法的机器人路径规划

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。