基于改进人工势场的智能车动态避障算法

针对传统人工势场法在动态环境中易与障碍物发生碰撞的问题,采用了一种适用于动态环境的改进型人工势场法。通过进行局部极小值检测并增设虚拟子目标点,解决了传统人工势场法存在的局部最优问题;通过引入智能车和目标点的相对距离因子对障碍物的斥力势场进行调控,使目标点处的合力势场为全局最小值,减少了障碍物在目标点附近对智能车的影响,使智能车顺利到达目标点;通过在斥力势场函数中引入障碍物相对速度势场和道路边界势场,解决了动态障碍物条件下人工势场法经常面临的碰撞问题。仿真实验结果显示,改进后的人工势场算法可以在动态障碍物环境中规划出一条安全可靠的行驶路径。     

移动机器人避障路径规划改进人工势场法

针对路径规划中的大型障碍物,机器人、障碍物与目标点三者一线,以及局部最小值等困难问题,提出了相应的改进人工势场算法。针对大型障碍物问题,采用障碍物边界斥力算法改进传统人工势场斥力函数,确保算法的实用性。针对机器人、障碍物与目标点三者在同一条直线时目标不可达问题,应用虚拟子目标引力算法,确保目标点是机器人的势场全局最小点,使得机器人能顺利到达目标点。针对在障碍物环境下的局部最小值问题,采用区域隔离障碍物的方法,使机器人快速走出局部最小值区域。仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究

针对传统人工势场法解决移动机器人路径规划问题时存在局部最优和目标不可达的问题,提出了一种改进斥力的人工势场法与模糊算法相结合的路径规划算法。在斥力场中加入机器人与目标点欧几里德距离的对数函数,形成新的人工势场,并加入机器人、障碍物和目标位置坐标判据式。分别将人工势场引力与斥力的角度差、合力差作为模糊输入,借助专家经验进行决策,得到输出模糊力,进而调整机器人各时刻合力大小和方向。解决了传统人工势场法中出现的局部最优和目标不可达问题,减小了路径轨迹波动幅度,且在凹型槽障碍物中无徘徊。为了验证该方法的有效性,通过MATLAB软件进行仿真实验,结果表明机器人运动轨迹平滑,能较好避开障碍物到达目标点。     

基于改进人工势场法的机织机器人避障路径规划

针对机织机器人自动化作业时的避障问题,提出基于改进人工势场法的三维避障路径规划算法。利用改进人工势场法中斥力势场函数,引入修正系数,在机织机器人陷入局部极小值点时增加虚拟障碍物,破坏其在虚拟力下的平衡状态,解决了人工势场法无法到达目标位置和局部极小值点的问题。通过体素化网格方法和快速凸包算法处理障碍物点云数据,重建实际障碍物模型,提高了碰撞检测效率。仿真结果表明,以点云数据重建障碍物模型并采用改进人工势场算法规划出的避障路径使机织机器人成功到达目标位置,末端位置精度平均提高37%,并避免陷入局部极小值点。     

基于改进人工势场法的路径规划研究

针对传统的人工势场法在移动机器人路径规划中存在的目标不可达和局部极小值问题,提出了一种改进的人工势场法。首先,对目标点附近有障碍物时由于斥力较大,机器人难以到达目标点的问题,在势场中引入了安全距离因子,并对该参数进行了优化,从而使机器人与障碍物保持合适的距离,顺利到达目标点。其次,为解决局部极小值问题,引入了局部极小值判别条件,并在触发该条件时对局部极小区域进行绕行,使机器人顺利到达目标点。仿真结果表明,改进后的算法在不同数量的障碍物地图环境下运行,有较强的鲁棒性,所提出的算法可以使机器人在U型障碍物环境中绕过局部极小值区域,成功解决了移动机器人路径规划中的局部极小值问题。     

基于改进人工势场的水下机器人路径规划

针对传统人工势场法中的局部极小点问题,引入势场栅格对水下机器人的运动环境建模,基于障碍物对每个栅格节点的不同影响构建了改进的人工势场.通过累计水下机器人路径所经过的栅格点的势能与路径本身长度的势能,完成势能累计最小的最优路径的搜索.针对不同的栅格数目环境、多障碍物密集环境及目标点近距离接近障碍物的环境分别进行了规划仿真...     

基于降级模糊算法的爬壁机器人避障控制

针对罐体表面作业过程中避障的问题,提出了改进模糊避障控制算法。为保证爬壁机器人能够缩短到达目标点的时间,除爬壁机器人与障碍物距离量外,增加爬壁机器人与目标点的角度量作为输入变量,速度、角速度作为输出量,确定了各参数的论域与隶属度,建立了模糊规则表,采用重心法解模糊化;考虑罐体环境的复杂多变性,提出优雅降级避障控制策略,在探测传感器受扰失灵的情况下仍能够越过障碍物到达目标点。通过与人工势场避障法仿真比较,改进模糊控制法可更有效地避开障碍物,并在探测传感器异常情况下,也能保证爬壁机器人到达目标点,体现了该避障算法的优越性与可靠性。最后进行了爬壁机器人避障实验,验证了该算法的可行性。     

基于人工势场的机器人动态路径规划新方法

针对传统机器人路径规划方法仅考虑静态环境的问题,建立了一种基于人工势场的移动机器人动态路径规划新方法.移动机器人运动环境通常是复杂多变的,在动态环境下,目标点、障碍物可能都是运动的,另外,存在运动轨迹未知的随机障碍物等,针对移动环境的动态情况,在传统人工势场法相对位置势场的基础上引入相对速度势场,充分利用量子粒子群算法,对引力势场和斥力势场的增益系数进行一定的优化.以量子粒子群的优化算法进行快速全局搜索,结合人工势场操作,对引力场和斥力场增益系数进行优化,该方法易于实时快速地对机器人进行控制.仿真结果表明,基于量子粒子群算法的人工势场法的路径规划模型能够得到平滑、安全的路径,具有较高的性能.该方法可以有效地实现机器人的动态路径规划.     

多智能体编队避障算法研究

利用势函数方法,研究了多智能体在障碍物环境下的追击编队控制.为解决单个智能体在势场中存在局部极小点与动态性能不好问题,引入速度势场建立新的势场函数.并研究了多智能体在不同环境下的编队控制,其中包括无障碍物环境,静态障碍物环境,以及静态障碍物和动态障碍物并存的复杂环境.通过选择与目标,障碍物和编队队形相关的势场函数,提出一种新的分布式编队避障控制算法.仿真结果表明所提算法能有效地解决多智能体编队避障问题.     

水下多障碍区域机器人的路线规划模型优化设计

水下多障碍区域中障碍物数量较多,且具有随机性和实时性的特点,传统模型依据起始点、目标点及障碍物顶点等建立可视图,一旦障碍物发生变化则需重新构图,无法适应障碍物的随机性,规划的机器人运行路线臃长,提出一种基于改进人工势场法的水下多障碍区域机器人路线规划模型,通过引力场与斥力场的负梯度描述引力和斥力,获取人工势场对机器人的作用力,建立人工势场模型。通过对人工势场斥力函数的优化设计,解决机器人障碍物附近目标不可达的问题;通过障碍物连接法解决人工势场模型的局部最小值问题,使机器人尽快走出局部最小值区域。实验结果表明,所提模型不仅能够有效避开障碍物,而且规划路径较短,效率高。     

非结构环境下移动机器人路径规划

 非结构环境中的路径规划是自主移动机器人研究领域最活跃的领域之一,其最有效的方法是人工势场法,但传统的人工势场法存在振荡和接近目标时跟踪速度下降等问题。针对这些问题,改进了传统的势场函数,引入速度势场函数,设计新的人工势场函数,规划了移动机器人移动策略。根据新的势场函数和移动策略,在Matlab环境下对机器人的路径规划进行仿真。结果表明,在新的势场函数作用下,机器人能够快速调整自身速度的大小和方向,避开障碍并迅速到达目的地或跟踪动态目标。     

基于增强拓扑神经演化强化学习的水面无人艇局部路径规划

针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在复杂环境下的局部路径规划问题,对USV路径规划问题进行了数学建模,提出了基于增强拓扑神经演化(neuroevolution of augmenting topologies, NEAT)算法的局部路径规划方法;设计了神经网络初始结构和演化参数,对初始神经网络结构进行演化实现避障及到达指定目标的路径规划任务;通过设计适应度函数,实现路径点数目的优化。仿真结果表明:利用NEAT算法演化神经网络的方法能够使USV在复杂的环境中准确避开障碍物并到达目标点,且在路径点数目和鲁棒性方面优于传统的模糊逻辑算法与人工势场算法。     

基于模糊神经网络的无人机实时避障算法

针对模糊控制避障算法在障碍物信息未知的环境中适应性不强,难以有效规避"凹多边形"障碍物的问题,提出了一种基于模糊神经网络的无人机实时避障算法.采用等效夹角对模糊控制器的输入变量进行优化设计,克服了单一角度或距离在障碍物表征方面的局部片面性.基于BP神经网络理论设计了模糊控制器的初始隶属度函数和模糊神经网络架构;将模糊控制器在多个未知环境下生成的有效避障数据作为训练数据集,对模糊神经网络进行训练.仿真结果表明:所提出的模糊神经网络方法与模糊控制器相比具有更强的适应性,在面对未知复杂障碍物时避障更加灵活、路径更短,避障成功率更高.     

未知环境中机器人避障路径规划研究

针对人工势场法机器人路径规划具有目标不可达与存在局部极小值点等问题,提出了改进后的人工势场法模型,将未知环境中的障碍以网格地图的形式设计出来,使机器人通过感知来规避障碍朝目标移动。运用MATLAB GUI设定形成一个包含障碍与目标点的二维坐标系统环境,在其平面地图中使机器人从初始位置到期望位置进行最优轨迹移动仿真试验。试验显示,改进后的人工势场法能使移动机器人在未知环境中导航避开障碍并找出合适路径,以达到无碰撞要求。仿真结果接近预期效果,表明该方法能有效提高移动机器人在未知环境中路径规划的可行性及其避障的有效性。     

基于模糊人工势场的移动机器人路径规划

针对在传统的人工势场法中对机器人进行路径规划时,容易产生局部极小点问题,提出了一种模糊人工势场方法.对排斥力函数作了改进,引入了障碍物对机器人影响大小的斥力增益系数,通过构建的模糊系统,动态地调节斥力增益系数,从而有效地克服了局部极小点问题.仿真结果表明,该方法具有较强的环境适应能力,能够快速有效地规划出一条光滑的路径.     

机械臂目标区域跟踪防撞控制

针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑.     

一种基于人工势场的无人机航迹规划算法

为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数和目标点的引力系数,将改变后的系数代入计算,搜索出斥力场和引力场的最优系数组。本算法有如下优点:第一,考虑了障碍物对寻优过程的影响,排除了合力为零的情况。第二,通过迭代的方法,具有适应不同地图的能力。第三,适用于无人机的航迹规划。仿真实验结果和理论分析表明,混沌理论的人工势场法不仅解决了无人机在航迹规划中容易陷入最小值和在终点附近徘徊等问题,而且可以实现无人机在复杂环境下的航迹规划,缩短了飞行成本,节约了计算时间,提高了三维空间无人机航迹规划的速度和精度。