基于势场栅格法的移动机器人避障路径规划

针对传统人工势场法应用于移动机器人避障路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型,通过在障碍物的斥力势场函数中增加最小安全距离,同时考虑机器人与目标点的相对距离,成功地解决了障碍物附近目标不可达(Good Nonreachable with Obstacles Nearby GNRON)的问题。此外,针对传统人工势场法的局部极小点和障碍物附近目标不可达同时存在的问题,提出了以改进人工势场法为主,栅格法为辅的方案来实施避障,使得机器人能够尽快地脱离局部极小并成功地绕过障碍物到达目标点。采用栅格法对改进人工势场法做辅助决策,弥补了改进人工势场法的不足,使机器人能够顺利到达势场的全局最小点,提高了避障路径规划的安全性和可达性。论文利用Matlab进行了算法仿真,结果证明了所提方法的正确性和有效性。

基于势场法的移动机器人路径规划仿真研究

针对势场法的障碍物附近目标不可达(GNRON)问题,采用改进斥力势场函数,把机器人和目标的相对距离考虑进去,从而确保目标点为整个势场的全局最小点,使得机器人能够顺利到达目标。针对局部极小引起的陷阱区域问题,提出了增加引导点的方法,使得机器人能够快速走出陷阱区域,向目标点移动。通过仿真实验,还实现了机器人在限定区域内漫游。改进后的势场法适用于复杂环境下的移动机器人路径规划。仿真结果证明了此方法的有效性。

基于模拟退火-人工势场法的足球机器人路径规划研究

人工势场 (Artificial Potential Field,APF )法是一种简单有效的路径规划算法。本文继承了人工势场法的基本思想 ,首先针对障碍物附近目标不可达问题 (GNRON)修正了斥力势函数 ,并利用模拟退火算法解决了人工势场法的局部极小点问题 ,将这种改进的人工势场法应用于足球机器人领域 。

基于改进人工势场法的机器人路径规划研究

传统人工势场法在机器人路径规划中存在障碍物附近目标不可达(GNRON)和局部极小值问题,针对目标不可达问题,使用改进斥力场函数的方法。针对局部极小值问题,在改进人工势场法的基础上,利用随机逃离和沿等势线逃离的方法,并且对此方法进行分析和改进,改进后的方法优化处理了机器人的避障路径。仿真结果证明了此方法的有效性。

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。

基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划

由于人工势场法中障碍物的影响距离通常为一个固定值,不可避免地导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率。本文在动态环境下,针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型;针对障碍物在目标附近目标不可及问题(goals nonreachable with obstacles nearby,GNRON),提出能够区别评估障碍物的时间碰撞危险度模型;针对陷阱问题,提出虚拟障碍物法,以此构成基于碰撞危险度的无陷阱动态航路规划法。仿真结果表明该方法能够有效避免无谓避碰行为和陷阱问题的发生,且无GNRON问题,所得路径也较短且平滑。