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。     

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。     

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

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。     

基于人工势场法设计的飞机防撞算法

随着航空运输业的高速发展,飞行航线上飞机的密度越来越大。原有的仅能够上下避让飞机的TCAS II系统将无法满足实际需要,研发不仅能够上下避让而且能够左右避让的TCAS III系统势在必行。为了解决这个问题,本文对飞机防撞系统算法进行了研究。将人工势场法应用于飞机防撞系统算法设计中。通过仿真验证了当两架飞机出现在同一航线时和当两架飞机的航线出现交叉以至影响正常飞行时,用人工势场法作为防撞算法的有效性。证明了人工势场法可以作为一种飞机防撞系统算法。     

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。     

基于人工势能场的跟驰模型

为提升跟驰模型的模拟精度,更加有效地刻画跟驰行为特性,从车辆的实际运行规律出发,将行驶过程中的各种行为归纳为效率与安全2种因素的相互作用.借鉴人工势能场的基本思想,将这2种因素抽象为驾驶员受到的驱动力和阻碍力,进而建立相应的跟驰模型.根据普遍的驾驶行为特性,将车辆运行状态分为减速停车、起动加速和常态行驶3类,并据此对实...     

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。     

一种基于人工势场的无人机航迹规划算法

为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数和目标点的引力系数,将改变后的系数代入计算,搜索出斥力场和引力场的最优系数组。本算法有如下优点:第一,考虑了障碍物对寻优过程的影响,排除了合力为零的情况。第二,通过迭代的方法,具有适应不同地图的能力。第三,适用于无人机的航迹规划。仿真实验结果和理论分析表明,混沌理论的人工势场法不仅解决了无人机在航迹规划中容易陷入最小值和在终点附近徘徊等问题,而且可以实现无人机在复杂环境下的航迹规划,缩短了飞行成本,节约了计算时间,提高了三维空间无人机航迹规划的速度和精度。     

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.     

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.     

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。