基于人工势场法的路径规划方法研究及展望

人工势场方法因其简单、高效、生成路径平滑的特点,在机器人路径规划领域得到了广泛的应用。首先介绍了基于传统人工势场模型的路径规划基本原理,并对其存在的易陷入局部极小值的问题进行了详细分析;然后重点讨论和总结了针对目标不可达、易陷入徘徊抖动状态、动态环境规划能力不足等问题的改进策略;最后对基于人工势场的路径规划方法的发展方向进行了展望。

基于混沌遗传算法的机器人路径规划

本文将混沌理论与遗传算法结合起来,提出了一种新的混沌遗传算法来解决机器人路径规划问题。首先,通过将障碍物进行"膨化"处理以简化避障的运算,然后,将混沌优化的遍历性和随机性特点引入到遗传算法,防止和克服了进化过程中的早熟收敛情况。仿真试验表明,在未知环境下本文设计的算法能够规划出更加优化的路径,并能实现安全避障。