基于定向极限环的Cucker-Smale群体避障模型

针对多障碍物环境下的群体避障问题,本文在改进Cucker-Smale(CS)群体运动模型和传统的极限环避障算法的基础上提出了一种基于定向极限环的CS群体避障模型.该模型改进了多障碍物的合并方式,引入了定向的运动规则.仿真结果显示,在整个群体避障过程中该算法的碰撞个体数和避障时间较传统的极限环避障法有较大的改善.

一个复杂有界环境下的改进极限环避障算法

本文研究了障碍不规则与带边界这两种非预知环境条件下的群体运动实时规划问题,提出了一种改进极限环群体避障算法.该算法在传统极限环的基础上引入局部与包络的概念来解决障碍不规则的问题,另一方面通过改进传统人工势场的斥力函数来刻画边界的排斥作用,以避免与边界碰撞.针对不规则障碍与带边界这两种典型场景,本文在障碍与边界非预知的条件下进行了仿真实验.仿真结果表明,与传统人工势场法相比,本算法不仅减少了碰撞数量,缩短了避障时间,还具有更好的适应性和有效性.