基于牛顿迭代法的移动机器人编队算法

该文借鉴滚动规划的思想,探究了全局环境未知,障碍物分散条件下移动机器人系统的编队问题。文中提出的基于牛顿迭代法的移动机器人编队算法,将机器人系统的编队问题分解为各个机器人自主移向预定目标的过程,利用实时探得的局部环境信息,不断修整预定目标而完成编队。该算法计算量小,实时性强,不受编队形状所限。仿真结果表明了该算法的有效性。

动态环境中基于改进势场法的移动机器人路径规划

在一般势场法的基础上,针对动态环境中,目标和障碍物都是运动的条件下,提出了一种改进的势场法。通过在吸引力势场函数中引入相对速度和设置机器人的避碰预警距离等方法解决了目标移动环境下路径规划的问题。仿真实验证明该方法是有效的。