APF与A*融合的多目标点路径规划算法

在智能餐厅环境下,针对移动机器人在多目标点路径规划时存在规划效率不高的问题,提出了一种基于A*算法与APF算法相结合的多目标点路径规划的方法。将多目标点路径规划问题转化成类旅行商问题,采用A*算法和人工势场法规划出多目标点的最优遍历顺序。首先,将若干个目标点用一个集合表示并应用在A*算法上面,实现A*算法多个目标点的路径规划;其次,引入人工势场法对多个目标点进行优先级判定,借助人工势场法计算各个目标点的势能值,之后利用人工势场法得到的势能值对目标点集进行排序,完成各个目标点之间的最优顺序;最后,对规划好的目标点集使用A*算法进行全局路径规划。为了验证该方法的有效性和先进性,将该算法进行消融实验,同时也与两种典型的多目标点规划算法进行对比。结果表明,该算法是有效的,能够在缩短路径规划时间和降低路径代价的同时规划出一条有效路径。

融合人工势场和RRT算法的水下机械臂自适应路径规划

针对RRT算法应用于复杂水下环境下机械臂三维空间动态避障运动规划过程中存在的规划效率低、内存消耗大、动态规避响应性差等问题,提出一种利用人工势场引导启发式动态约束采样的改进RRT算法。针对动态环境采用全局规划结合局部重新规划的方法以提高算法的实时性。仿真结果表明,所提算法在规划过程中收敛速度更快、规划路径平滑,机械臂作用角速度较平缓,对水下无规律动态障碍物规避效果较好。

基于改进人工势场法的智能车辆避撞路径规划

针对传统人工势场法存在道路边界势场不完善和局部最优问题,文章提出一种改进人工势场法的智能车辆避撞路径规划。引入道路势场函数来描述道路边界,设立虚拟目标点来摆脱局部最优,建立道路环境模型;为了根据周边环境和车辆状态进行实时规划,设计分层避撞路径规划控制器,将道路环境模型引入上层路径规划器的目标函数中,利用模型预测控制(model predictive control,MPC)的优化算法规划出局部避撞路径,再将路径信息输入到下层跟踪控制器进行跟踪。MATLAB/Simulink与CarSim联合仿真实验结果表明,该避撞路径规划对于静态障碍物和动态障碍物都可以规划出平滑无碰撞的路径,保证车辆行驶的稳定性和安全性。

一种改进人工势场的路径规划方法

针对传统势场法路径规划存在的问题,提出了一种改进人工势场的路径规划方法。针对目标点不可达问题,在传统斥力函数的基础上引入与目标点之间的距离因子;通过建立一个虚拟目标点的方法处理传统人工势场法的局部最小点问题。通过仿真实验,验证了改进的算法是有效的:机器人到达了目标点,并且路径是平滑的。

改进人工势场法的轨迹规划

为了解决传统人工势场法在路径规划中存在局部最小和目标不可达的问题,提出了一种改进的人工势场法。首先,引入障碍物的碰撞范围和使用角度定义障碍物的影响范围,排除机器人前进方向一定角度和距离外障碍物的影响;其次,为了解决目标不可达问题,基于目标点与机器人的距离改进斥力函数;最后,利用外接六边形在障碍物的碰撞范围外创造虚拟目标点,避免机器人陷入局部最小。基本环境和复杂环境下的实验结果表明:所提算法可以在一定程度上克服传统算法的缺陷,是一种有效的路径规划算法。

基于改进人工势场法的AUV路径规划研究

AUV是自主式水下潜航器,在水下环境作业等领域起着至关重要的作用。针对传统的人工势场法在AUV局部路径规划中有着易陷入局部极小值问题和目标不可达的问题,文章通过判断局部极小值条件后设置虚拟目标点来解决局部最小值问题,通过改变斥力势场来解决目标不可达问题。MATLAB仿真实验证明了改进的人工势场法在AUV局部路径规划中的可行性,并且解决了传统方法的缺点。

基于速度矢量场的无人机实时动态航路规划

针对局域动态环境中无人机实时航路规划展开研究,提出了一种基于速度矢量场的二维动态实时航路规划方法。通过建立不同空间特征区域速度场模型,实现了速度场驱动下的无人机航路规划。文中采用虚拟目标点法解决了速度矢量场航路规划局部陷阱问题;采用探测步长法,实现了无人机机动约束的融合,解决了航路可飞性问题;在动态实时规划应用中,确立了环境信息更新方法,实现了对动态环境的描述。通过仿真验证,表明速度矢量场法能够根据动态环境信息及时规避威胁到达目标点,算法具有良好的完备性和实时性,适用于局域动态环境中的快速航迹规划。

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。

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

针对传统人工势场法在路径规划过程中容易陷入陷阱区域和局部极小点的问题,提出了一种改进人工势场法。首先,提出安全距离概念,避免了不必要的路径,从而解决了路径过长和算法运行时间过长问题;然后,为避免机器人陷入局部极小点和陷阱区域,在算法中引入预测距离,使得算法可以在机器人陷入局部极小点或陷阱区域之前做出反应;最后,通过合理设置虚拟目标点,引导机器人避开局部极小点和陷阱区域。实验结果表明,改进算法可以有效解决传统算法容易陷入局部极小点和陷阱区域的问题;同时,相较于传统人工势场法,所提算法规划出的路径长度减少了5.2%,计算速度提高了405.56%。

复杂环境下煤矿救灾机器人路径规划

针对矿井灾后复杂环境下救灾机器人路径规划问题,提出一种双层路径规划机制:首先采用改进遗传算法进行全局路径规划,然后将其作为机器人初始路径,机器人沿初始路径前进时采用人工势场法进行动态避障,并提出了更换局部目标点思想,解决了障碍物覆盖住局部目标点时导致机器人无法到达目标点的问题。最后在MATLAB平台上进行了仿真实验,结果证明所提算法是有效的。

基于目标场点法和流函数的磁共振有源匀场线圈设计方法

磁场均匀性是磁共振系统的重要参数,提高磁场均匀性有助于磁共振时域信号的检测和磁共振频域信号分辨率的改善.基于有源匀场连续电流密度分布的思想,采用目标场点法和流函数结合的方法设计匀场线圈,即由毕奥-萨伐尔定律确定磁场分布与电流密度的关系,约束线圈半径和设置约束点后,根据目标场分布逆向求解线圈平面的电流密度分布,再用流函数将电流密度分布离散化处理,得到匀场线圈的绕线位置分布.根据电磁仿真计算结果制作包含一阶与二阶匀场线圈应用于磁共振分析仪,实验验证表明该匀场线圈能有效地改善永磁体核磁共振系统磁场的均匀性.

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。

基于人工势场法的多机器人协同避障

近年来,随着社会对机器人关注度的增加,移动机器人技术逐渐成为研究热点。机器人避障是移动机器人学中重要的研究课题,也是移动机器人面临的基本问题之一。针对多机器人的应用场景,在充分分析现有机器人避障算法的基础上,优化人工势场法,提出多机器人避障算法MPF(Multi-Robot Artificial Potential Field Method)和编队避障算法AOA(Advanced Obstacle Avoidance Method)。MPF算法优化了人工势场法存在局部最小值点的问题,提高了机器人到达目标点的概率;AOA算法结合现有的编队避障算法来提高机器人编队避障的效率。最后,分别为MPF算法和AOA算法设计不同的实验环境,实验结果表明,在障碍物复杂情况不同的环境中MPF算法可以有效且高效地引导机器人到达目标点;在不同的环境复杂度和机器人数量下,AOA算法能够提供高效稳定的编队避障。

基于模糊势场法的移动机器人局部路径规划

针对采用传统人工势场法进行移动机器人局部路径规划时存在的局部极小点和规划路径过长等问题,提出了一种基于虚拟目标点和有限状态机的模糊势场法。构造基于人工势场的虚拟目标点法来解决局部极小点问题,在合适的位置设置虚拟目标点使机器人逃离局部极小点区域。将虚拟目标点法与模糊控制相结合,对障碍物环境进行预测,及时避障,解决机器人在复杂环境中采用虚拟目标点法规划路径时存在的路径过长问题。设计一个有限状态机来判断障碍物环境,执行算法转换策略,使改进算法适用于多种复杂环境。所设计算法在MATLAB平台上进行了仿真验证。结果表明,该算法能够使机器人逃出局部极小点、缩短规划路径。算法不仅适用于简单、离散环境,在传统算法运行困难的、复杂的环境中,例如墙型、U型和多U型障碍物环境,也能规划出可行的优化路径。

改进人工势场法的移动机器人局部路径规划

针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,提出了基于虚拟目标点和环境判断的改进方法,实现移动机器人的局部路径规划。当移动机器人陷入局部极小点陷阱时,设置虚拟目标点,引导机器人跳出局部极小点陷阱;同时加入环境判断条件,判断机器人是否处于近似封闭的障碍物环境中,是否有绕圈而无法到达目标点的危险;最后,对改进算法进行了仿真验证。结果表明,加入判断条件的虚拟目标点法在可能存在陷阱区域的运行环境(如一字型障碍物、U型障碍物、近似封闭的障碍物和混合障碍物)下,均能顺利到达目标点。

移动机器人改进人工势场的路径规划方法研究

针对传统人工势场法进行移动机器人路径规划过程中常出现目标不可达、局部极小值等问题,提出一种改进人工势场的移动机器人路径规划新方法。将移动机器人和目标点之间的欧氏距离融入到斥力函数中,并将障碍物产生的斥力分解为两个不同方向的斥力分量,引导移动机器人到达目标点;根据移动机器人的位置、障碍物的最大影响距离以及移动机器人与目标点之间的欧氏距离建立数学关系,寻找虚拟目标点,以解决移动机器人在移动过程中受到的合力为零时出现的局部极小值问题。仿真及实验结果表明,改进人工势场算法能够使移动机器人顺利绕过障碍物到达目标点。

基于椭圆模型人工势场法的移动机器人路径规划研究

移动机器人的路径规划是指在初始位置到目标点之间的若干路径中,寻找一条最合适的路线。人工势场法(APF)作为传统的路径规划算法,已广泛应用于移动机器人领域,但在庞杂的环境下,依然存在目标点不可达和陷入局部平衡的问题。分析了路径规划中出现目标点无法到达和局部平衡问题的原因,通过改进传统APF算法的斥力函数,来克服目标点无法到达的现象;并通过在局部平衡点和终点位置构建椭圆模型的方式增设虚拟目标点,解决局部平衡问题。改进后的APF算法仿真结果,证明了其可行性与有效性。

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。

基于改进人工势场法的潜航器避障策略

针对水下潜航器在复杂水下环境中面临的局部最优解困局及目标点不可达等避障挑战,提出了一种创新的基于改进人工势场法的避障策略。该策略首先通过融入随机扰动机制,显著提升了潜航器在动态环境中的路径探索能力与局部最优陷阱的逃逸能力;随后,为解决目标点不可达问题,策略中创新性地引入了目标调节因子,该因子通过精细调节引力与斥力的平衡关系,并优化引力分段函数的分界值及斥力影响半径,确保潜航器在接近目标时斥力渐减至零,从而实现了潜航器对目标点的精确、稳定到达。实验结果显示,所提策略避障成功率相较于传统人工势场法实现了显著提升,目标点到达率达到100%,验证了所提策略在复杂避障任务中的高效性与可靠性,也为水下潜航器自主导航技术探索了一条新的高效避障方法。