人工势场法目标不可达的研究

针对传统人工势场法的缺陷,提出了一种新的改进方法来实现路径规划,更快的规划出一条平滑可行的路径,通过把人工势场法的斥力场函数作用域大小进行动态修改,成功抵达目标点,在目标点附近有障碍物时也能规划出可行路径,通过增加子目标点的方式来解决局部极小点问题,利用增加的子目标点的牵引力使移动机器人成功逃脱局部极小点,抵达目标点。最后仿真验证了改进的人工势场法可以更快的规划出路径,而且路径更加平滑。所提出的改进算法,在移动机器人自主路径规划中,能有效缩短路径长度,提高到达目标点的效率,高效完成路径规划。

基于改进人工势场算法的煤矿井下机器人路径规划

路径规划是煤矿机器人在煤矿井下狭小巷道空间中应用亟待解决的关键技术之一。针对传统人工势场(APF)算法在狭小巷道环境中规划出的路径可能离巷道边界过近,以及在障碍物附近易出现目标不可达和路径振荡等问题,提出了一种基于改进APF算法的煤矿机器人路径规划方法。参考《煤矿安全规程》有关规定建立了巷道两帮边界势场,将机器人行驶路径尽量规划在巷道中间,以提高机器人行驶安全性;在障碍物斥力势场中引入调节因子,以解决目标不可达问题;引入转角限制系数以平滑规划出的路径,减少振荡,提高规划效率,保证规划路径的安全性。仿真结果表明:当目标点离障碍物很近时,改进APF算法可成功规划出能够抵达目标点的路径;改进APF算法规划周期数较传统算法平均减少了14.48%,转向角度变化累计值平均减少了87.41%,曲率绝对值之和平均减少了78.09%,表明改进APF算法规划的路径更加平滑,路径长度更短,规划效率和安全性更高。

基于改进人工势场法的通用航空路径规划

通用航空飞机在飞行过程除了要面对障碍物和天气系统的威胁,同时也受到飞行空域的限制,往往飞机只能在一块固定的空域或狭小的飞行走廊内飞行,一旦飞出限制空域,则有可能引发飞行冲突,甚至发生严重的安全事故。针对这些问题,在人工势场法斥力势场函数中添加航空器和目标点之间的相对距离函数,首先解决传统人工势场法存在的目标不可达问题和局部极小点问题,然后在算法中加入航路边界斥力影响因子,使飞机避障后在边界斥力的作用下重回航路中心。经过MATLAB仿真验证,试验结果表明,改进后的人工势场法能够实现主动避障和飞机航迹的规划。

基于改进人工势场法的医疗配送机器人路径规划

随着科技的高速发展和近几年新冠疫情的影响,医疗配送机器人开始逐步出现在各大医疗机构中,然而传统医疗配送机器人在使用人工势场算法进行路径规划时存在局部最优解和目标不可达问题。因此,针对局部最优解问题,提出了设计虚拟目标点的方法,将机器人从局部最优状态解救出来;针对目标不可达问题,在障碍物斥力势场函数中引入了目标距离函数对障碍物斥力进行限制,从而解决目标不可达问题。最后将该方法在多种复杂环境中与传统算法进行比较验证,实验结果表明,该改进算法能够解决传统算法存在的局部最优解和目标不可达问题,在算法效率上也提高了5%~9%,并且能够有效运用于实际场景。

基于改进人工势场法的路径规划研究

针对传统人工势场法存在的目标点不可达、易陷入局部极小值、产生路径振荡等问题,提出一种改进的人工势场法用于路径规划。将当前点与目标点之间的欧几里得距离、障碍物半径以及安全距离引入斥力函数中,避免与障碍物相撞的同时解决了目标点不可达问题;当陷入局部极小值陷阱时,构建虚拟目标点逃离局部极小值;提出平衡点的概念,解决路径振荡问题;在前进过程中对障碍物进行碰撞预测,避免无效避障。以无人设备在二维平面的运动为例,进行仿真实验,结果表明:改进人工势场法有效解决了传统人工势场法存在的问题,与同类算法相比,能够在复杂环境中成功到达目标点,且算法性能有所提升。

改进人工势场法的移动机器人路径规划研究

针对传统人工势场法存在目标不可达和局部极小值问题,提出一种改进的人工势场法。首先,改进斥力场函数解决目标不可达问题;其次,提出一种椭圆形目标策略,通过设置虚拟目标点引导机器人逃离局部极小值,在此基础上提出一种椭圆形跟踪策略,通过跟踪部分既定椭圆形到达虚拟目标点来逃离局部极小值;最后,为了满足机器人速度与加速度连续性的要求,采用3次均匀B样条曲线对规划出的路径进行拟合处理。实验结果表明,改进人工势场能够有效解决传统人工势场存在的问题,椭圆形跟踪策略在路径长度上比椭圆形目标策略更短,且经样条曲线处理后的路径比原路径平滑。

基于人工势场算法的路径规划研究

人工势场法作为一种经典局部避障算法,被广泛用于自主移动机器人的局部路径规划,具有原理简单、数学模型简洁、规划路径平滑以及计算速度快等优势;但算法本身存在着局部极小值、目标不可达以及复杂环境下路径规划能力不足等问题。因此,文章对局部极小值、目标不可达,以及复杂环境下路径规划能力不足问题进行阐述,并且归纳总结算法固有缺陷问题的改进策略和复杂环境下的规划能力不足问题的改善策略,分析了路径规划所得路径的质量。

改进人工势场法机器人避障路径规划研究

针对机器人在复杂地形中采用传统人工势场法(Traditional Artificial Potential Field, TAPF)进行路径规划时会出现合力平衡导致目标不可达问题,提出改进传统斥力场函数,引入机器人与障碍物动态距离参数及调节因子系数解决目标不可达;针对遇到L形等复杂型障碍物出现振荡,易陷入局部最小值的问题,提出自适应切线偏转角法以最远距离障碍物为参照物在其另一侧引入虚拟障碍点提供额外斥力解决机器人因振荡易陷入局部最小值。通过MATLAB对改进算法进行仿真表明,改进后的APF法能够较好的解决目标不可达及易陷入局部极小值问题,同时,改进后的APF算法较基本APF算法而言,在时间和路径平滑度方面均有了明显的提升并进行了实物论证,从仿真和实际两个角度验证本文算法的有效性。

基于改进人工势场的无人机动态避障路径规划

对人工势场法进行改进,通过设置探测窗口判断是否存在狭窄通道,如存在则激活衰减函数,进而调整斥力场系数,消除狭窄通道处轨迹振荡现象;通过设置无人机与目标点距离因子调整斥力场系数,当靠近目标点时,减小斥力系数从而减小斥力,解决目标与障碍物距离很近时目标点不可达问题。仿真验证了算法改进后,在保证路径规划效果的基础上解决了轨迹振荡和目标不可达问题。

基于人工势场法的移动机器人最优路径规划

提出一种解决人工势场法目标不可达问题的方法。分析了传统人工势场法中的固有缺陷:目标不可达;在障碍物附近或通过狭小通道时的抖动问题。通过选取适当的增益系数解决了目标不可达问题,使机器人快速到达目标点。用拉紧法去除路径的冗余节点并用极坐标下对称多项式优化出圆滑的最优路径。仿真结果证实了所提方法的正确性和有效性。

改进人工势场法的路径规划算法研究

针对基于传统人工势场法的机器人路径规划存在局部极小点的问题,提出了一种修改斥力方向和自主建立虚拟目标牵引点相结合的路径规划算法。该算法在修改斥力方向算法中设置了一个临界值,在机器人行走的过程中,若机器人与障碍物的距离大于临界值,机器人路径规划就采用修改斥力方向的算法,当机器人与障碍物的距离小于临界值时,机器人路径规划算法就从修改斥力方向算法转入自主建立虚拟目标牵引点算法。改进后的算法很好地解决了传统人工势场法的局部极小点问题,仿真结果证明了改进后算法的有效性。

改进势场蚁群法的机器人避障及路径规划

针对传统蚁群算法机器人在路径规划过程中出现收敛速度缓慢和陷入局部最优的问题,将蚁群算法与加入虚拟牵引力和快速函数的人工势场法相结合,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息,使结合后的算法具有较高的全局搜索能力,避免了传统蚁群算法由于启发信息误导所致的局部最优问题,同时提高了收敛速度。为了验证此方法的有效性,用Matlab软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,接近最优路径。

改进人工势场法的机器人避障及路径规划

针对机器人在传统人工势场避障过程中出现目标不可达和陷入极值点导致停滞不前的问题,通过改进传统人工势场的斥力场结构,解决目标不可达问题。在传统人工势场原有目标点产生的吸引力前提下,提出一种对比阀值,建立虚拟牵引点的方法,解决局部极小问题,增加快速函数提高机器人的运动速率,以克服机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前。为了验证上述方法的有效性,用MATLAB软件进行仿真,结果表明机器人运动轨迹平滑,接近最优路径。

改进人工势场法的水陆两栖机器人路径规划

为满足水陆两栖机器人在水下和陆上运动时能够规避各类障碍物并到达指定目标点的需求,对水陆两栖机器人的路径规划进行研究。在传统人工势场法中,针对目标点周围障碍物导致的目标不可达问题,改进斥力势场函数,控制障碍物斥力影响;针对运动过程中机器人局部受力平衡后停止运动的问题,调整斥力分量作用方向,突破局部平衡使机器人到达目标点。对传统和改进两种方法进行仿真对比与验证,仿真结果表明改进人工势场法可合理并有效地规划水陆两栖机器人在二维及三维空间中的无碰路径。

改进人工势场法的室内移动机器人的局部规划研究

针对室内的复杂环境情况下,人工势场法在避障过程中移动机器人容易陷入局部最优导致停止或振荡和目标点无法到达问题,提出一种改进的人工势场法。改进斥力函数使得移动机器人更加安全可靠地达到目标点。进一步考虑到室内环境存在一定玻璃障碍物以及多障碍物情况会使得机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前现象,提出一种基于目标点与机器人的判断是否陷入局部最优的阈值因子,加入机器人安全半径,建立边界虚拟拉点的方法,解决局部最优问题,同时引入自适应逃脱步长因子,加快逃脱效率。通过实验结果证明,改进后的人工势场法可以克服目标不可达问题、局部极小值问题。

基于改进人工势场法的动态避障研究

针对人工势场法对于传统智能车动态避障过程中存在的目标点不可达和陷入局部最优解问题,将传统人工势场法进行改进,加入约束条件,重新构建目标点引力场和目标点斥力场,并引入虚拟局部区域,解决目标点不可达和局部最小点问题,完成动态准确避障行为,仿真实验验证了此方法的有效性。

基于人工势场法的AUV避障算法研究综述

简述了人工势场法的概念,分析了人工势场法的引力和斥力势场模型,指出了人工势场法在应用中存在的水下复杂环境问题、目标不可达问题、局部极小值问题;从考虑复杂障碍物因素和海流因素两方面阐述了水下复杂环境问题的研究现状,从对势场函数进行重新定义或对斥力势场函数进行修正两方面阐述了目标不可达问题的研究现状,从设置虚拟引导点等方面阐述了局部极小值问题的研究现状,并且阐述了几种组合避障算法的研究现状;从构造更完善的势场函数模型、考虑复杂海流因素影响、算法融合以及在算法中加入路径评价机制等方面对人工势场法未来的发展方向进行了展望。

基于人工势场法的多智能体避障研究

针对人工势场法对于多智能体编队避障过程中存在目标不可达与陷入局部最优解问题,对人工势场法进行改进。通过修改势场函数,使目标点成为势场最小点,并采用模糊推理法改进人工势场算法,使智能体跳出局部极值点。

基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究

针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划问题时存在局部最优和目标不可达的问题,提出了一种改进斥力的人工势场法与模糊算法相结合的路径规划算法.在斥力场中加入机器人与目标点欧几里德距离的对数函数,形成新的人工势场,并加入机器人、障碍物和目标位置坐标判据式.分别将人工势场引力与斥力的角度差、合力差作为模糊输入,借助专家经验进行决策,得到输出模糊力,进而调整机器人各时刻合力大小和方向.解决了传统人工势场法中出现的局部最优和目标不可迭问题,减小了路径轨迹波动幅度,且在凹型槽障碍物中无徘徊.为了验证该方法的有效性,通过MATLAB软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,能较好避开障碍物到达目标点.

基于人工势场法的机器人路径规划改进方法的研究

随着各种自主导航机器人的发展,全局路径规划算法和局部路径规划算法也得到广泛应用,人工势场法是机器人局部路线设计方法中最为简单、最可行的一个。传统的人工势场法在路线规划过程中易陷入局部极小点的陷阱区域和目标无法达到的问题,为此,提供了一定的改善办法。考虑到障碍物离目标太近可能导致目标无法触及的问题,提出在斥力公式中增加目标点与机器人的相对距离,从而使得目标点成为机器人工作环境中势能的最低点的思想,通过重新确定斥力公式的方法来实现。同时,提出添加中间点的思路,解决局部极小值带来的陷阱问题。当机器人被局部极小值困住时,会创建一个中间目的地点,引导机器人避开陷阱,使机器人轻松到达目的地点。最后用MATLAB模拟实验仿真实验。首先证明重新定义的斥力公式以及增加中间目标点在机器人导航中的可行性,其次将所提的改进方法与传统的人工势场法相比,实验表明该改进方法避免了陷入目标不可达和局部极小点的问题,证明了所提改进方法的优越性。