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。     

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.     

基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划.首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法.同时利用C++编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的.     

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。     

基于广义势场的多机器人避碰算法

针对目前多机器人避碰算法存在的计算复杂、缺乏普适性等的局限性,以传统人工势场法为基础,将协商和意愿引入人工势场范畴,提出了多机器人系统运动规划的广义势场算法.该算法以物理空间障碍为基础构造排斥势场,以意愿为基础构造吸引势场,并通过排斥势场与吸引势场的拓扑积构成人工势场.在人工势场中,通过对势场中微团运动趋势的求解就可得出所需的路径规划.实验证明,该算法不仅具有人工势场法系统模型构造简单、能够进行最优路径规划的优势,而且在系统运行过程中有效地避免了系统死锁的发生.     

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。     

多因素改进势场蚁群算法的路径规划

针对路径规划算法中蚁群算法对目标点盲目性较大且无法应对多路况等问题,提出了一种多因素改进势场蚁群算法.首先,算法引入人工势场法重新构造路径长度启发函数并加入势场力递减系数,从而解决蚁群算法迭代时间长且易陷入局部最优解的问题;然后,综合考虑了势场路径长度因子,路径平缓性因子以及平滑性因子,构建新的多因子启发式函数,以适应复杂多变的路面环境;最后,运用动态切点法对路径进行平滑处理,提高路径整体质量.仿真实验表明,该算法在复杂颠簸路面情况下具有较好的适应力,能够有效解决机器人路径规划问题.     

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.     

油罐容积检测爬壁机器人的动态路径规划

针对油罐内检测机器人的实际环境——圆柱内表面，提出空间环境下的动态路径规划．应用人工势场法，在圆柱表面建立空间速度－位置相关场，并根据环境信息，对机器人运动进行动态路径规划、控制．计算机仿真结果表明，该方法对实际环境具有良好的适应性及稳定性     

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。     

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。     

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.     

基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划研究

传统机器人路径规划方法未解决机器人和局部路径连接处的运动微分约束问题;且可选路径均为近似结果,影响路径规划结果。为此,提出基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划方法。利用微分约束设计纵横向协同三层规划方法,在进行局部规划的过程中,依据运动微分方程形成一段时间内的可行路径;在运动微分约束下,采用机器人与障碍物间的相对距离以及相对速度规划策略实现纵向规划,引入预瞄思想实现横向规划。按照纵横向规划结果及全局路径曲率设计纵横向综合控制器,使机器人实际运行路径与规划路径相同,以此实现机器人在复杂环境中的整体规划。实验结果表明,所提方法能够避开障碍物,规划路径短,机器人运行路径和规划路径偏差小。     

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。     

多机器人路径规划中的一种混合算法

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。     

油浸式变压器微型仿生鱼全局路径规划策略

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,通过利用微型仿生鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观的检查变压器内部故障。微型仿生鱼在检测过程中的路径规划是仿生鱼任务完成的关键。针对变压器内部复杂的三维空间,本文提出了基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略,并利用LABVIEW对变压器微型仿生鱼的三维全局路径规划结果进行了仿真分析。分析结果表明：当引入了人工势场法的相关机理,蚁群算法将不再盲目进行搜索,而是优先选取人工势场合力方向的临近栅格点,提高了算法搜索速度和全局寻优能力。基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略对微型仿生鱼进行了有效路径规划,具有较好的实用性,这对后续变压器微型仿生鱼样机的控制提供了重要参考。     

Ant Colony Optimization with Potential Field Based on Grid Map for Mobile Robot Path Planning

For the mobile robot path planning under the complex environment,ant colony optimization with artificial potential field based on grid map is proposed to avoid traditional ant colony algorithm's poor convergence and local optimum.Firstly,the pheromone updating mechanism of ant colony is designed by a hybrid strategy of global map updating and local grids updating.Then,some angles between the vectors of artificial potential field and the orientations of current grid are introduced to calculate the visibility of eight-neighbor cells of cellular automata,which are adopted as ant colony's inspiring factor to calculate the transition probability based on the pseudo-random transition rule cellular automata.Finally,mobile robot dynamic path planning and the simulation experiments are completed by this algorithm,and the experimental results show that the method is feasible and effective.