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.      

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明：文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.     

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移动机器人路径规划

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.     

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.     

基于人工势场法的移动机器人路径规划研究

人工势场法是移动机器人路径规划的一种常用方法,是势场法思想的起源,是最基础的方法。笔者利用人工势场法原理对移动机器人路径规划进行了研究,并通过MATLAB进行仿真。     

融合A-Star与DWA双优化算法的自动引导车路径规划

自动引导车的应用越来越广泛,为了达到自动引导车在路径规划中要达到全局最优,实时避障的要求,提出了一种优化A-Star算法与优化DWA算法相融合的自动引导车路径规划方案。A-Star算法能找到全局最优路径,根据A-Star算法进行优化,引入自适应启发函数,并进行路径关键点选取,删除冗余路径点。优化后的A-Star算法解决了传统算法规划效率低,路径不平滑的问题。动态障碍物躲避采用DWA算法,优化评价函数,提升了规划效率。仿真结果表明,融合优化后的A-Star算法与优化后的DWA算法,减小了搜索范围,提高了路径规划效率且能实现避障的效果。该融合算法相较其他融合算法在路径规划效率上有很大提升,最终实现全局最优路径规划和局部动态实时避障。     

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。     

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.     

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。     

改进角度势场算法在移动机器人避障中的应用

移动机器人中的一个基本问题就是如何即时处理激光雷达测得的信息,进行障碍物避让.本文以TYIRV-Ⅰ移动机器人为研究对象,对原系统中激光雷达的避障算法——角度势场法中的引力函数进行了修正.通过在VC++6.0中的仿真证明,采用改进的角度势场法的雷法避障方法在设定条件情况下是有效、可行的.     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效...     

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A*与DWA算法的物流机器人路径规划

传统的仓库物流AGV移动机器人一般按照铺设的磁轨道进行作业,导致机器人搬运路线并非最优路线,工作效率较低。本文研究了一种基于ROS操作系统的路径规划自主控制算法,从实际应用场景出发,对移动机器人运行的仓储环境SLAM地图构建,对传统的A*算法和DWA算法进行改进优化,并在ROS开发平台上开发程序,进行实验验证。实验结果表明,该方法能有效实现自主导航、动态避障功能以及路径优化,并从路径转折次数、运行总时间、运行总路径长度等角度验证了策略的有效性。     

改进的优化算法用于移动机器人路径规划

针对当前机器人路径规划算法存在局部最优问题,提出了一种改进的移动机器人路径规划算法。该算法采用改进的人工势场算法产生初始化种群,改进的遗传算法引入了新的适应性函数和"翻转变异"算子、进行全局路径优化。适应性函数包括路径点的适应度和路径的适应度,提高了适应性函数的评价性能。"翻转变异"使障碍物路径变为自由路径,使移动机器人顺利绕过障碍物。克服了传统遗传算法的早熟收敛问题,提高了遗传算法的效率。实验结果表明该算法在移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

基于导航势函数法的六自由度机械臂避障路径规划

以MOTOMAN MH6型机械臂为研究对象,运用导航势函数法对机械臂的无碰撞路径规划展开研究. 根据机械臂的几何特点对机械臂进行简化,并结合球型包络算法分析了障碍物与机械臂碰撞的临界条件,计算出机械臂运动的自由空间. 导航势函数法有效解决了传统人工势场法的"局部极小值陷阱"问题,由于预先消除了目标点以外的极小值,机械臂能够顺利到达目标点. 通过数值仿真,解决了导航势函数控制参数的选取问题,并在基于OpenGL的虚拟实验平台中进一步验证了该方法的有效性和可行性.      

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。     

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。