基于改进人工协调场的多机器人运动编队

针对多移动机器人编队形式单一、使用传统人工势场法易陷入局部极小的问题, 提出改进人工协调场法。该方法不仅可在不同时间内随机器人数量不同而不断变换队形,达到运动编队的效果,而且适合追踪动态目标点,使机器人的避障能力更加灵活。通过仿真实验验证了上述方法的有效性。     

基于人工势场和虚拟领航者的智能车辆编队控制

为提高交通效率和道路安全,对公路环境中的智能车辆编队控制问题进行了研究.采用人工势场和虚拟领航者相结合的方法进行车辆控制,考虑公路环境约束和编队纵横向安全距离,以理想公路编队为目标,提出虚拟领航者椭圆势场作用域,建立编队单元模型,并通过Lyapunov函数证明了模型的稳定性.为提高编队单元模型的应用灵活性,消除多车编队车辆位置误差问题,将分解-迭代思想引入到多车辆编队控制中,依据道路条件设立编队单元的纵横向迭代.以六车辆编队为例进行仿真验证,结果表明:所建立的车辆编队模型可以稳定有效地控制车辆,实现理想公路编队行为.     

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。     

基于相邻矩阵的多机器人编队容错控制

针对基于leader-follower模式的多机器人编队运动中可能出现的机械故障和网络故障,提出了一种基于相邻矩阵的容错控制方法,利用相邻矩阵表示编队中多机器人的相互位置关系,一旦在编队运动过程中出现故障,则利用调整队形搜索算法找到需要进行队形调整的机器人编号,根据相邻矩阵更新算法,这些编号所代表的机器人的相邻关系在相邻矩阵中得以调整,新的理想编队所对应的相邻矩阵产生,编队队形就可以依赖相邻矩阵重新得以恢复。从而实现多机器人编队的容错控制,仿真实验证明了该方案的有效性和可行性。     

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。     

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。     

基于人工势场法的迷宫路径搜索算法设计

在针对迷宫的众多搜索算法中,大部分算法都不能保证在任意迷宫中有很好地表现,为了寻找一种适应性强且比较高效的搜索算法,本文提出了一种基于人工势场法的迷宫路径搜索算法.该算法增强了电脑鼠对迷宫路径未知部分的预测能力和岔口选择的决策能力,同时能够实现最优路径的选择.通过数学建模和定性分析,并运用电脑鼠实际测试,证明了此算法的可行性和可靠性.     

改进的人工势场法用于移动机器人导航

利用超声波传感器探测到的距离信息,模拟带电粒子在匀强电场中运动,提出了利用改进的人工势场法解决移动机器人的导航问题.对机器人在直道、弧形弯道和成角度的弯道3种路况下的导航行问题进行了分析,利用机器人与道路边界的距离信息,实时控制机器人的位姿,使机器人能够在避免与道路边界碰撞的前提下沿着道路顺利前进.结合Pioneer 3系列机器人的传感器分布特征,对算法进行了仿真,证明了算法的可行性和有效性.     

一种基于遗传算法参数优化的改进人工势场法

人工势场法是一种简单有效的移动机器人路径规划算法.针对传统人工势场法在路径规划中的一类目标点不可达问题,提出了一种在局部最小点改变斥力角度和设定虚拟最小局部区域的解决方案,同时采用遗传算法对改进算法中斥力改变角度以及虚拟最小局部区域的半径两个参数进行优化.仿真实验说明本文所提算法能在起点和终点之间规划出一条简捷、光滑和安全的路径.     

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...