基于动态人工势场法移动机器人路径规划研究

考虑机器人与目标点的相对位置以及相对速度因素构建引力势场和引力函数,考虑机器人与障碍物之间的相对位置、相对速度以及相对加速度因素构建斥力势场和斥力函数。基于位置的“分而治之”策略,将机器人所处的环境分解成不同的情景,通过传感器获得周围环境信息,制定并执行情景-运动规则。建立复杂动态机器人仿真环境,验证改进后的算法在动态环境中机器人自动避障的可行性。以IN-RE机器人为实验平台,做动态环境下机器人自动避障路径规划实验,验证本文提出的动态人工势场法在动态环境中的可行性。     

基于向量场的移动机器人动态路径规划

由于简洁、高效等优点,人工势场法已应用于自主移动机器人的在线实时路径规划,并受到广泛关注.目前,人工势场法在处理静态环境、动态匀速环境下的路径规划方面已有许多成果,但是,机器人在全变速环境下进行在线实时路径规划时,会出现路径冗余、避碰不及等现象.为此,将目标关于机器人的相对加速度因素引入引力势场函数中;在斥力势场函数的基础上融合避碰预测、减速避障策略;最终,机器人能够避免大量无谓避障,当与障碍物相对速度较大时能提前避障,且快速跟踪到目标.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

面向未知环境及动态障碍的人工势场路径规划算法

实际战场环境错综复杂,很多隐蔽、动态的障碍无法通过高空手段预先探测得知,因而对智能体执行任务的安全性产生威胁。针对未知且障碍形态多样的战场环境,以躲避动、静障碍,追踪目标为研究对象,提出一种面向未知环境及动态障碍的改进人工势场(Artificial Potential Field,APF)路径规划算法。在该算法中,智能体构建了以目标点为中心的引力势场,以及以障碍物为中心的斥力势场,在智能体行进路途中感知局部障碍及目标点的运动信息,并且将信息加入势场函数的计算中达到动态避障与追踪的效果;另一方面,引入距离因子及动态临时目标点来消除APF算法常见的无解问题——极小解情况及路径抖动现象。通过建立不同数量的随机障碍场景,进行多次仿真对比实验,结果表明:所提算法能够在未知环境中灵活躲避动态障碍并进行目标点的追踪,可以有效消除死解及路径抖动问题。将所提算法与传统APF算法及添加了动态避障机制的文献[19]所述算法进行对比实验,结果表明所提算法能成功化解两种对比算法路径规划失败的情况,顺利完成路径规划任务,且成功率在95%以上。     

加速度空间中基于线性规划的移动机器人路径规划方法

针对动态不确定环境下移动机器人的路径规划问题, 提出了加速度空间中一种基于线性规划 (Linear programming, LP) 的方法. 在机器人的加速度空间中利用相对信息, 把机器人路径规划这一非线性问题, 描述成满足一组线性约束同时使目标函数极小的线性规划问题, 嵌入基于线性规划方法的规划器, 得到一条满足性能要求的最优路径. 仿真试验验证了算法的实用性及有效性, 与势场引导进化计算的方法 (Artificial potential guided evolution algorithm, APEA) 相比更优化, 更实时.     

基于改进人工势场的移动机器人路径规划

介绍了传统人工势场法在静态环境中的应用,分析了此方法在动态环境中的不足,在此不足的基础上引入了速度势场的概念,改进了传统的人工势场函数,得出了新的引力函数和斥力函数;新的引力函数和斥力函数考虑了机器人、目标点、障碍物的速度特性,使机器人能更好适应动态环境;在新的势场函数作用下,机器人能快速调整自身速度大小和方向,使其快速脱离障碍物的威胁并快速、准确到达或追踪目标;仿真实验结果验证了新的人工势场函数的有效性.     

基于未知系统动态估计的机器人预设性能控制

针对含有未知系统动态和外部干扰的机器人系统,提出一种不依赖于函数逼近器且能保证瞬态和稳态性能的控制算法.设计未知系统动态估计器可重构机器人系统的未知动态(向心力、重力)和外部干扰,与其他方法相比,该估计器结构简单,只需调节一个参数,且引入滤波操作可避免使用加速度信号,有利于在实际机器人控制中的运用.控制器设计中引入描述收敛速率、最大超调量和稳态误差的预设性能函数,使机器人系统跟踪误差限制在预先规定边界内,保证机器人系统的性能和安全性.通过李雅普诺夫稳定性理论证明闭环系统的稳定性,并通过数值仿真和实验结果验证所提出方法的有效性.     

基于引力自适应步长RRT的双臂机器人协同路径规划

快速扩展随机树（RRT）方法的步长确定过分依赖于程序调试,而且固定的步长会导致碰撞检测失效问题．针对此问题,本文提出一种适用于双臂机器人协同路径规划的引力自适应步长RRT．首先,通过建立构型空间与工作空间的步长范数不等式,对双臂机器人在工作空间中所产生的步长进行约束,进而确保实现有效的碰撞检测;然后,提出随机树被动生长方法,在保证双臂机器人协同运动的基础上,降低规划空间的维度．最后,在随机树的节点处引入引力函数,加快算法的融合速度．仿真结果表明,引力自适应步长RRT方法可对工作空间中的步长进行有效约束,确保算法碰撞检测的有效性．在无碰撞的前提下,引力自适应步长RRT方法相比于其他算法减少了迭代次数,降低了运行时间并缩短了路径长度．将所提算法应用于双臂机器人的样机实验,结果表明双臂机器人可在保持位置协同的前提下,完成避障运动,验证了算法的可行性．     

穿越稠密障碍物的自适应动态窗口法

针对应用广泛的局部避障算法-----动态窗口法(DWA)穿越稠密障碍物时存在路径不合理、速度和安全性不能兼顾等问题,提出参数自适应的DWA算法,根据机器人与障碍物距离和障碍物的密集度自动调整目标函数中的权值,以自适应环境的动态变化,从而获得移动机器人的最佳运行速度和合理路径.该方法可明显改善机器人穿越稠密障碍物区域时的性能;同时,该方法还可避免机器人从密集障碍物区域外绕行以及轨迹不平滑现象.仿真实验表明:改进的DWA算法在复杂环境中通过逐步优化可使运行轨迹更加合理,能够同时兼顾路径平滑性和安全性;机器人在离稠密障碍物较远处保持高速,通过狭窄通道或者稠密障碍物区域时速度适当降低,安全性更高,实验中总迭代次数和运行时间可缩短20%以上.     

一种改进的机器人滚动路径规划算法

针对静态和动态障碍物共存环境中机器人滚动路径规划的鲁棒性问题,提出了通过确定局部子目标位置判断机器人行进路线的路径规划算法.机器人以滚动窗口的形式实时检测局部环境信息,寻找并确定局部子目标的位置,从而做出下一步安全路径规划.机器人不断重复该过程,最终沿着一条优化路径安全到达目标点.仿真结果表明:该算法能使机器人沿着优化...     

基于新型栅格启发式算法的矿井机器人路径规划

在传统正方形栅格地图中,存在机器人遇到障碍物时沿对角线方向移动易与障碍物碰撞,其绕障和平稳性等方面的能力较差且实时探测过程中每步消耗的时间无法唯一确定等问题。针对上述问题,提出了以正六边形栅格化的工作环境为基础,采用改进的启发式路径搜索算法对多个并行移动的矿井机器人进行路径优化的方法。从绕障转角、绕障能力及最优路径3个方面,对单个机器人在正方形和正六边形栅格建模环境中的运动性能进行比较分析,结果表明:就单个机器人来说,正六边形栅格地图下的路径长度代价小于正方形栅格地图的路径长度代价;从单个机器人的路径规划来看,正六边形栅格地图更有利于获得最短路径,从而得出正六边形栅格比传统正方形栅格更适合于机器人工作环境的建模。针对多个协同操作的机器人并行移动的路径规划问题,在正六边形栅格化的工作空间建模基础上,采用改进的启发式路径搜索算法对多个机器人的路径进行优化:采用改进的启发式估计函数规划多个协同操作的机器人路径,该函数决定了当前机器人所在位置周围所有相邻栅格中哪一个即将被机器人遍历。依据机器人已经遍历的栅格数和候选栅格与该机器人目标栅格之间的变形曼哈顿距离,该启发式估计函数可评估出相邻栅格的适应度值。仿真结果表明:正六边形栅格地图在路径总长及算法运行时间上均比正方形栅格地图减少了10%以上,且有效避免了机器人与静态障碍物之间及机器人之间发生碰撞,提高了机器人的安全性;随着机器人数量的增多,改进的启发式路径搜索算法对正六边形栅格地图的机器人路径和算法运行时间的优化作用更加明显。     

移动机器人RRT算法改进研究

目前,机器人路径规划常用算法有避障(Bug)算法、概率路线图(PRM)算法、快速搜索随机树(RRT)算法、蚁群算法、人工势场法等,其中RRT算法在路径规划中应用最广。针对RRT算法存在随机性强、偏差大、路径不一定最优、收敛速度慢等缺点,对RRT算法进行改进,引导随机树向目标点生长,借助人工势场的引力思想,并加入自适应策略,通过机器人与目标点位置、速度和加速度的不断变化来改变步长大小,使机器人快速到达目标点。实验结果表明,通过自适应RRT算法可以提高算法收敛性,缩短了算法时间,可以有效应用在移动机器人系统上,提高移动机器人的工作效率。     

改进人工鱼群法的机器人路径规划方法

针对以往机器人路径规划未考虑地图全局优化,仅考虑路径长度或躲避障碍物,造成路径规划效果差的缺陷,提出了改进人工鱼群法的机器人路径规划方法.选取多面模型表示法建立机器人行驶路径的环境空间模型,将路径总长度最短以及路径安全度最高作为路径规划目标建立机器人路径规划总目标函数,利用改进人工鱼群法求解所建立总目标函数.改进人工鱼...     

基于双层模糊推理和改进DWA的多机器人路径规划

针对未知复杂环境下，现有多机器人系统路径规划方法存在难以处理好可达性、安全性等性能指标与求解时间之间平衡的问题，提出一种基于双层模糊推理的改进DWA(Dynamic Window Approach)算法。首先，利用线速度模糊控制器以及转向角模糊控制器输出基础位姿，保障机器人寻路过程的灵活性和安全性；然后，对传统DWA算法的障碍物距离评价函数进行改进，纳入偏离危险区评价函数，实现多机器人避碰；通过扩展评价函数和权值参数，改善鲁棒性和全局性能；最后，融合双层模糊推理与改进的DWA算法，即利用双层模糊控制确定大致的速度和方向，在此基础上采用改进DWA算法输出精确速度和转向角。仿真实验表明改进算法生成的轨迹更平滑，并且可提高多机器人路径规划的运行效率和安全性。     

基于space-time的二叉树表示动态环境中的路径规划

研究具有空间和时间的三维动态环境下的机器人路径规划分析了四叉树表示二维空间的搜索算法,在此基础上,提出采space-time,用二叉树表示二维空间的方法时间信息中增加加速度利用二叉树遍历方法和算法设计一个在动态障碍物环境下进行路径规划的新算法并,,A*,,在足球机器人系统中进行仿真,实现了较好的路径规划。     

改进人工势场法在机器人路径规划中的应用

为解决传统人工势场法用于机器人路径规划时会出现规划失败的问题,分析了由于局部极小点问题而导致规划失败的原因。在已改进人工势场函数的基础上,提出了通过增加虚拟目标点和原目标点共同对机器人产生引力的方法来解决传统人工势场法中出现的局部极小点问题。在Mobotsim中对算法的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

异构多目标差分-动态窗口算法 及其在移动机器人中的应用

为了实现在多移动机器人和多窄通道的复杂动态环境中机器人的节能运动规划,提出异构多目标差分-动态窗口法(heterogeneous multi-objective differential evolution-dynamic window algorithm,HMODE-DWA).首先,建立行驶时间、执行器作用力和平滑度的3目标优化模型,设计具有碰撞约束的异构多目标差分进化算法来获得3个目标函数的最优解,进而在已知的静态环境中获得帕累托前沿,利用平均隶属度函数获得起点与终点间最优的全局路径;其次,定义基于环境缓冲区域的模糊动态窗口法使机器人完成动态复杂环境中避障,利用所提出的HMODE-DWA算法动态避障的同时实现节能规划.仿真和实验结果表明,所提出的混合路径规划控制策略能够有效降低移动机器人动态避障过程中的能耗.     

基于神经-模糊控制系统的移动机器人动态路径规划

针对机器人在未知、复杂环境下从源到目标之间,避开各种类型的障碍的问题,设计了系统的神经-模糊控制算法进行动态路径规划：设计了合理的模糊推理体系,实现输入模糊化、模糊推理规则库、输出去模糊化控制;根据规则库设计神经网络结构,简化网络结构和参数;采用QPSO算法训练网络;状态变量的存储和管理策略,解决了“U”型障碍物内的死循环路径问题。实验结果表明,在以上算法的控制下,机器人能够朝着目标,规划产生合理的路径,不会陷入死循环。     

融合安全A*算法与动态窗口法的机器人路径规划

A^*算法通过启发信息指引搜索方向,被广泛应用于移动机器人的路径规划,但其规划出的搜索路径存在冗余节点且与障碍物相近,无法满足动态避障需求。对标准A^*算法进行改进,设计安全A^*算法并融合动态窗口法进行路径规划。定义安全距离因子引入A^*算法的启发函数中,提高算法规划路径的安全性,同时采用平面结构法对算法规划得到的路径进行优化,根据相邻节点与障碍物之间的位置关系判断该相邻节点间是否存在障碍物,由此减少路径拐点数,提高路径平滑度。由于当移动机器人处于未知环境时,仅靠A^*算法不能避开障碍物到达目标点,因此借助动态窗口法的局部避障功能。通过安全A^*算法规划全局最优路径节点坐标,设计融合子函数改进动态窗口法的评价函数,解决动态窗口法易陷入局部最优的问题。实验结果表明,在复杂环境中,该方法通过融合安全A^*算法和动态窗口法,能够确保在安全路径基础上实时随机避障,使机器人安全到达终点。     

特征地图的室内机器人路径规划融合算法

为利用特征地图计算效率高的优点,同时解决传统动态窗口法对全局参数敏感的问题,提出一种基于特征地图的路径规划融合算法。通过给出适用于路径规划的特征地图表达方式,改进机器人与障碍物间距离的计算方法,实现了特征地图中障碍物的检测;结合爬虫（Bug）算法的基本原理和线段特征的属性,使用搜索优化算法,先搜索全局可行路径,再进行节点优化得到全局最优路径的关键节点,并对内外角点处搜索方向选择、障碍物端点绕行等问题提出了解决方法;针对传统动态窗口法对全局参数敏感性高的问题,分析了目标函数中各参数在路径不同位置对规划路径的影响程度,使用动态参数的方法对原目标函数进行改进;算法融合时,改进方向函数的计算方法,解决了机器人在路径中间节点出现明显减速的问题。经仿真实验验证,搜索优化算法有效,改进后的动态窗口算法降低了参数的敏感性,融合算法在计算效率方面有较大的优势,计算耗时最多减小79.27%,最少减小43.16%,而且机器人移动更平滑。     

基于新人工势场函数的机器人动态避障规划

人工势场法是进行机器人路径规划时常用的方法,但若用圆锥曲线函数作为引力场数学模型时,在目标点会产生抖动问题.本文在分析抖动产生原因的基础上,增加一个指数项到引力场函数中,从而消除了奇异值点,避免了抖动现象.然后将一敏感度参数引入斥力场函数,以便灵活控制运动过程中机器人与障碍物距离的大小.通过对敏感度的调节,还可以克服传统势场法中目标点在斥力作用范围内时,机器人无法到达目标点的缺陷.最后给出新势场法的仿真.