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。     

基于人工势场法的无人机局部航迹重规划

无人机飞行中受复杂环境的影响，在预设航线飞行时容易遇到突发障碍物，这要求无人机及时避障并重新设计轨迹.为实现无人机在飞行过程中主动避障并平滑地返回预设航迹，提出了一种改进人工势场法的局部航迹重规划方法.在引力场函数中加入线势场，使无人机避障后在线势场力的作用下重回原预设航线.通过在斥力场函数中加入无人机与目标点的决策因子，解决无人机在临界点震荡，无法到达预设目标位置的问题.通过引入动态力，解决无人机原地停滞，局部极小值问题.研究在二维环境下进行了Matlab仿真验证，试验结果表明，改进的人工势场法能够实现主动避障和无人机局部航迹的重规划.     

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

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.     

改进人工势场算法的路径规划

人工势场法是一种适用于局部路径规划的算法,针对人工势场法存在的目标不可达、局部极小值等固有缺陷,提出了一种改进后的人工势场法。首先针对目标不可达问题,将引力影响因子添加到斥力场的生成中,改进斥力场函数,从而避免引力与斥力合力为零的情况。针对局部极小值问题,通过设立虚拟目标点来引入额外外力,打破机器人的平衡问题。通过与其他算法的对比实验,仿真结果显示,改进人工势场法规划的路径长度和消耗时间都更短,稳定性更强。     

基于改进人工势场模型的无人机局部避障方法

针对无人机在追踪目标的过程中实时避障的问题,利用激光传感器获得的障碍物在无人机所处高度的二维位置信息,提出了一种改进人工势场局部实时避障方法.由于无人机始终对视野中的目标进行追踪,因此不存在唯一且固定的目标点,通过结合激光雷达数据,重新构造人工势场模型并对障碍物产生排斥矢量,引导无人机在快速追踪目标的同时躲避空中障碍物,并通过构造动态排斥因子和切换函数对障碍物的威胁进行估计,实现实时局部避障算法.对上述方法进行数值模拟,进一步验证了所提方案的有效性.     

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。     

基于改进人工势场法的移动机器人局部路径规划

为解决传统人工势场法在移动机器人局部路径规划中存在的缺陷,提高其路径规划的性能,提出了改进的人工势场法。将引力作用阈值引入引力势场函数,解决引力过大问题;在斥力势场函数中引入目标点与移动机器人之间的距离,解决目标不可达问题;根据环境复杂度,提出了自适应速度调节机制;针对局部极小值问题,分别提出了APF-v1和APF-v2两种构建虚拟目标点的方法,引导移动机器人走出陷阱区域。最后在ROS机器人操作系统中对改进的算法进行了对比实验,结果表明,改进的算法可以克服目标不可达、局部极小值等问题,并且在计算量、路径规划时间和步数等方面具有一定的优越性。     

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。     

多智能体编队避障算法研究

利用势函数方法,研究了多智能体在障碍物环境下的追击编队控制.为解决单个智能体在势场中存在局部极小点与动态性能不好问题,引入速度势场建立新的势场函数.并研究了多智能体在不同环境下的编队控制,其中包括无障碍物环境,静态障碍物环境,以及静态障碍物和动态障碍物并存的复杂环境.通过选择与目标,障碍物和编队队形相关的势场函数,提出一种新的分布式编队避障控制算法.仿真结果表明所提算法能有效地解决多智能体编队避障问题.     

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。     

结合启发式函数的随机运动规划方法

为有效解决位姿空间中存在狭窄通道的运动规划问题,提出一种结合启发式函数的随机运动规划方法。建立了人工势场函数,沿势场等势线方向的启发式函数避免了局部极小值问题。启发式函数与随机规划方法结合,能够引导机器人避过障碍物快速朝目标点运动。人工势场在局部极大值和最速下降方向方面的特殊性质进一步优化了算法。平面内机器人运动规划的实验表明,与原有单纯随机规划方法相比,这种结合启发式函数的随机运动规划方法在狭窄通道规划问题上性能有明显提高。     

基于网络结构的并行路径规划算法

算法继承了人工势场法的基本思想，通过寻找路径点的能量函数的极小值点而使路径避开障碍物。势场由排斥场和吸引场叠加而成，在算法中对于排斥场和吸引场的强度引入了一个平衡系数，并引入了模拟退火的思想和一些启发性知识，以避免某些局部极值的情况。算法具有很大的并行性，收敛速度较快，易于从二维空间扩展到三维空间，对人工势场法给予了较大的改进，取得了较好的仿真效果。     

一维周期性δ函数势场中束缚态能级的研究

通过求解δ函数势场在极限条件时的定态薛定谔方程,给出了束缚态波函数的跃变条件及系数变换矩阵,进而讨论了周期性δ函数势场的束缚态能级.研究结果表明:通过代数解法能够较便捷地给出δ函数势场中粒子的束缚态波函数的跃变条件及系数变换矩阵及周期性δ函数势场的束缚态能级.     

基于IAPF-ACO的工业机器人运动规划

针对蚁群算法运动规划收敛慢且精度不佳的问题,提出一种改进势场蚁群(improved artificial potential field ant colony optimization, IAPF-ACO)算法。斥力计算模型引入目标调节因子解决势场寻优不可达且易陷入局部最优问题。蚁群算法计算框架加入改进势场模型,即启发信息函数中增加势场信息因子。三维障碍物空间仿真规划表明：IAPF-ACO算法在离散环境与聚集环境规划路径质量较优、规划结果较为稳定。在MATLAB搭建工业机器人仿真模型,关节空间内对规划路径点平滑处理,避障仿真结果表明,工业机器人末端位移是一条安全、平滑的运动轨迹。     

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。