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.      

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。     

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.      

利用改进人工势场法的智能车避障路径规划

为解决智能车避障路径规划中采用人工势场法易陷入局部极小值的问题,采用改进的人工势场法进行智能车避障规划方法,通过调整势力场范围、改进斥力势函数和动态调整斥力场系数对人工势场法进行改进,解决陷入局部极小值的情况.研究结果表明:改进后的方法大大减小了智能车陷入局部极小值的概率,增加了避障的准确性.研究结论对提高复杂环境中智能车避障路径选择的准确性和实时性有重要意义.     

基于势场法的水下机器人局部路径规划研究

本文阐述了用势场法解决矩形形状水下机器人局部避碰问题的方法。首先针对障碍物和目标对机器人的作用特点,确定了斥力和引力势函数的形式;然后根据刚体的运动特性讨论了机器人的平移和转动规则,提出了机器人局部避碰算法;最后在两台微机上以网络的形式进行了避碰模拟,给出了仿真结果,对一些问题进行了讨论。     

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.     

基于产生式规则的机器人动态避障

以中型自主足球机器人为对象,研究其动态避障情况.依据传感器输入信息进行特征识别,选择距离机器人最近的为首要躲避障碍,利用产生式规则进行机器人避障控制,对远距离和近距离障碍采用不同的避障策略,并引入虚拟点以躲避碰撞.在仿真和实时环境下进行了实验,分析了障碍位置不同和输入参数不同情况下的避障情况,并与传统人工势场法进行对比,避免了传统人工势场法进行机器人避障时会出现陷入局部极小、抖动等问题.实验结果表明该方法能使机器人快速有效的躲避障碍.     

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。     

基于多目标优化的移动机器人避障算法

针对移动机器人自主导航过程中由于过多寻求当前时刻最优路径或最优解而产生死锁或震荡现象,提出了一种动态变化权重的移动机器人行为融合避障算法.该算法利用多目标优化方法获得移动机器人最有效解,并把指定目标的移动机器人避障导航过程分解为3个子行为避障系统.通过动态改变子行为函数的权重和优先级,实时获得当前时刻最满意路径或最有效路径.实验结果表明,该算法可在确保避障过程鲁棒性前提下,有效地改善避障导航的安全性和平滑性。     

波浪滑翔器编队避障方法

波浪滑翔器是一种可以长期工作的新型海洋机器人,主要应用于海洋环境的探测与数据采集。波浪滑翔器编队可以扩展单台设备的能力,同时提高任务的效率。利用领航跟随者法结合人工势场法,提出了多波浪滑翔器编队避障方法。通过领航跟随者形成波浪滑翔器编队的同时引入间距势能场,来实现编队队形的保持。人工势场作用下的波浪滑翔器编队被视为一个虚拟的多体系统,受到来自人工势场的虚拟力的约束。针对人工势场法的局部最小域问题,引入沿障碍物切线方向的引力,打破平衡状态,解决了局部最小域问题。最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性。     

不确定环境下集矿机环境感知与实时避障研究

通过对海底集矿机作业特点及作业环境分析可知,采用传统势场法避障要解决的关键问题主要为局部极小问题,由此提出了基于人工势场法的改进算法。重新定义势函数,对斥力函数作了改进,建立了履带式集矿机的运动学模型,并成功应用于海底不确定环境下集矿机的实时避障。仿真结果表明:改进后的避障算法能够使机器人逃离局部极小,顺利避障并到达目标,具有较强的实用性与可行性。该研究对于海底采矿及水下机器人的避障具有一定的指导意义。     

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.     

基于势场函数的多智能体编队避障控制

势场函数方法广泛应用在避障与目标追击控制中,但是大多应用在静态环境中,即障碍物与目标是静止的。通过扩展势场函数,并结合图论与领航者方法,设计出新的控制算法。障碍物与目标的速度都考虑在势场函数定义中。基于这种新的控制算法,研究了多智能体群集控制,所提方法不仅保证智能体追击上运动的目标,同时确保能安全躲避障碍。由于所提方法是基于智能体行为,因此方法的一个优点就是容易升级。最后,仿真表明所提方法的有效性。     

一种CGA路径规划方法

针对传统人工势场法的不足,提出了一种改进的人工势场法,该方法能够确保CGA快速逃离局部极小点,试验表明该算法是有效的,可以弥补传统人工势场法的缺陷.