非结构环境下移动机器人路径规划

 非结构环境中的路径规划是自主移动机器人研究领域最活跃的领域之一,其最有效的方法是人工势场法,但传统的人工势场法存在振荡和接近目标时跟踪速度下降等问题。针对这些问题,改进了传统的势场函数,引入速度势场函数,设计新的人工势场函数,规划了移动机器人移动策略。根据新的势场函数和移动策略,在Matlab环境下对机器人的路径规划进行仿真。结果表明,在新的势场函数作用下,机器人能够快速调整自身速度的大小和方向,避开障碍并迅速到达目的地或跟踪动态目标。     

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.     

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。     

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。     

改进人工势场法的机器人路径规划

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。     

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。     

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。     

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。     

复杂环境下移动机器人路径规划算法

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.     

一种无先验地图的移动机器人导航方法

为了提高移动机器人在复杂环境下的无先验地图导航算法模型训练速度及导航成功率,提出一种基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient, DDPG)的移动机器人导航方法。利用2D激光雷达的均匀分布测距信息,降低环境噪声的干扰及高维度环境信息的计算量;采用人工势场法构建移动机器人从初始位置到目标点过程的奖励函数;通过Actor-Critic网络结构提高模型训练的稳定性和泛化能力。实验结果表明,提出的方法具有模型训练速度快、导航成功率高及泛化能力强等优点。     

基于混合人工势场-蚁群算法的机器人避障

针对移动机器人避障的路径规划问题,提出一种基于混合人工势场-蚁群算法的方法。在栅格环境中,以人工势场法的规划信息作为蚁群算法寻优的基础,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息。Mat-lab7.6仿真表明,该方法解决了人工势场法的目标不可达、易陷入极值点等弊端,提高了经典蚁群算法的寻优效果和收敛速率,具有更强的稳定性和环境适应力。     

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。     

基于人工免疫网络的机器人局部路径规划

为解决复杂环境下机器人路径规划问题,提出了基于人工免疫网络(artificial immune network,AIN)的移动机器人局部路径规划算法。建立了AIN与机器人局部路径规划问题的映射关系,给出了算法流程,最后对提出的方法进行了仿真验证,并与人工势场法进行了比较,结果表明该方法在复杂障碍物环境下是可行和有效的。