基于改进势场栅格法的清洁机器人路径规划算法研究

针对人工势场法中机器人在障碍物附近震荡而无法到达目标点、存在陷阱区域、临近的障碍物之间不能发现路径等问题,提出了一种改进的势场栅格算法.结合牛耕式全覆盖路径规划算法使机器人在已知环境势场模型中快速静态规划出全局最优清扫路径,通过激光雷达与势场合力运算使其具备无碰撞的避障能力.在实际系统的实验验证结果表明,本算法能够使清洁机器人以更短路径遍历环境及增强避障能力,提高了清洁机器人的安全性与工作效率,具有实际应用价值.     

改进人工势场法的路径规划算法研究

针对基于传统人工势场法的机器人路径规划存在局部极小点的问题,提出了一种修改斥力方向和自主建立虚拟目标牵引点相结合的路径规划算法。该算法在修改斥力方向算法中设置了一个临界值,在机器人行走的过程中,若机器人与障碍物的距离大于临界值,机器人路径规划就采用修改斥力方向的算法,当机器人与障碍物的距离小于临界值时,机器人路径规划算法就从修改斥力方向算法转入自主建立虚拟目标牵引点算法。改进后的算法很好地解决了传统人工势场法的局部极小点问题,仿真结果证明了改进后算法的有效性。     

改进人工势场法和ID-BFS融合算法的无人艇路径规划研究

为解决传统人工势场法在无人艇路径规划中存在的问题,提出一种改进人工势场法和ID-BFS算法的融合算法。针对目标不可达问题,在斥力势场函数中添加目标点距离因子进行修正;针对局部极小值问题,提出一种利用虚拟目标点配合ID-BFS算法进行局部路径修正的方法;针对环境中存在大型不规则障碍物的情况,增加障碍物边界斥力模型,在障碍物实际边界处提供斥力,使算法不会穿越障碍物边界。作者结合类真实规划场景对算法进行仿真实验。试验结果表明,文中算法有效解决了传统算法存在的弊端:引入距离修正因子解决了目标不可达问题;基于虚拟目标点和融合ID-BFS算法的局部路径搜索法对局部极小值有一定的规避和逃离作用;添加障碍物边界斥力模型提高了算法在复杂环境下的适应性,并可以做到在复杂环境下的实时规划效果。     

基于混合蛙跳算法优化人工势场的路径规划方法研究

针对传统人工势场在路径规划时易陷入局部极小、目标不可达和狭窄通道左右摆动的问题,提出了一种改进人工势场算法。该改进算法将目标距离引入斥力函数解决目标不可达问题:将斥力分解为由障碍指向机器人的分量和垂直于机器人与障碍连线的分量,分别用于阻止机器人接近障碍和引导机器人离开障碍。针对蛙跳算法迭代速度慢的问题,提出了改进混合蛙跳算法来提高蛙跳算法的进化速度和精度,并用于优化人工势场的参数以提高路径规划性能。仿真试验验证了所提出算法的有效性。     

基于旋转势场法的双足机器人避障路径规划方法

针对双足机器人在实际环境中运动时难以实时规避障碍物的问题,本文提出了基于旋转势场法的避障路径规划方法。该方法将足迹规划思想引入基于势场法的局部实时路径规划中,通过设计新的障碍物旋转势场来解决传统势场法的局部极小值问题,进而利用旋转势场和足迹规划间的映射关系实现双足机器人的实时避障运动。将该算法应用到一台双足机器人上进行实验验证,现场设定障碍物使路径更接近实际作业环境,机器人顺利完成了U型场地的避障,验证了该方法的有效性。     

基于矢量势场法的机器人足球路径规划

基于传统人工势场方法,提出了在适应于障碍物和目标都动态变化的机器人路径规划方法。针对机器人足球的特点,在每个时间周期中,球场上的障碍物和边界对机器人产生排斥的位置矢量,球对机器人产生吸引的位置矢量和角度矢量,机器人在这些矢量的作用下,可以产生下一个时刻的路径点,最终每个时刻的路径点形成了机器人的路径。仿真结果表明,所提出的路径规划方法能够满足机器人在动态环境中实时路径规划的要求     

结合模糊逻辑和改进人工势场的局部路径规划

针对人工势场法的死点问题和较为复杂的局部障碍物环境,采取模糊逻辑与改进的人工势场相结合的方式,提出了一种结合模糊控制器与人工势场算法的并行避障处理结构。依据静态目标点位置与多路超声波传感器返回的障碍物距离信息,实行稳定环境的人工势场路径规划与危险环境的模糊控制,使移动机器人能够到达预定目标点。在Mobotsim仿真软件中验证了算法的可行性与有效性。     

基于人工势场法机器人小车避障的研究

针对移动机器人的实时导航和避障设计了基于人工势场的控制算法,用该算法控制移动机器人能在未知的环境中,实时检测出障碍物,并实时规划出合理路径,稳定、平滑连续地向目标行驶,给出了机器人行驶的实验结果.通过小车车体方位计算确定了避障方法-人工势场法,即目标位置对移动机器人产生一种虚拟的吸引力,而障碍物对机器人产生一种虚拟的排斥力,这两种力的合成就决定了移动机器人的运动.通过对处于静态环境下的小车的路径进行了规划并进行计算机仿真.仿真结果表明,该人工势场法能有效地实现机器人小车的避障功能.     

改进人工势场法的无人机避障路径规划

为了解决人工势场法目标不可达、局部极小值陷阱及路径长度过长问题,提出一种基于传统人工势场法的无人机避障路径规划改进算法.通过将相对距离引入到斥力势场函数中解决目标不可达问题;将调控力引入传统人工势场法中解决局部极小值陷阱问题;将检测因子引入传统人工势场法中排除无效斥力影响,优化无人机避障路径,减小路径长度.最终仿真实验...     

模糊空间中基于人工势场的移动机器人运动规划

为了研究移动机器人的运动规划方案,提出使用指数形式的人工势场函数描述环境中的目标和障碍物。针对人工势场方案可能出现的局部极小问题提出了逃逸方法。随后提出一种模糊隶属度函数用来表示动态变化的障碍物模型,建立模糊表示的环境空间模型,并在这种模糊空间的基础上构建模糊人工势场函数,提出了一种适合于动态环境的实时优化路径规划算法,有利于解决未知、动态变化的不确定环境中的机器人路径规划问题。仿真结果表明,本文中提出的建模和规划方法是可行的。     

Pseudo minimum translational distance between convex polyhedra (II)

By using the pseudo minimum translational distance between convex objects, this paper presents two algorithms for robot path planning. First, an analytically tractable potential field is defined in the robot configuration space, and the concept, of virtual obstacles is introduced and incorporated in the path planner to handle the local minima of the potential function. Second, based on the Lipschitz continuity and differentiability of the pseudo minimum translational distance, the flexible-trajectory approach is implemented. Simulation examples are given to show the effectiveness and efficiency of the path planners for both mobile robots and manipulators.     

Pseudo minimum translational distance between convex polyhedra (Ⅱ)——Robot collision-free path planning

By using the pseudo minimum translational distance between convex objects, this paper presents two algorithms for robot path planning. First, an analytically tractable potential field is defined in the robot configuration space, and the concept of virtual obstacles is introduced and incorporated in the path planner to handle the local minima of the potential function. Second, based on the Lipschitz continuity and differentiability of the pseudo minimum translational distance, the flexible-trajectory approach is implemented. Simulation examples are given to show the effectiveness and efficiency of the path planners for both mobile robots and manipulators.     

基于人工势场与细胞自动机的移动机器人路径规划算法

提出了一种基于细胞自动机（Cellular Automata,CA）和人工势场的全向移动机器人路径规划算法,并通过一个4层的细胞自动机模型实现了该算法。通过构造扩张的障碍占位网格地图可在规划算法中将机器人简化为一个点,然后通过建立数值化的障碍人工势场图来考虑障碍物的局部影响,并使用CA模型得到距离传播图,最后通过搜索势场超曲面的最小值获得从起始点到目标点的最优无碰撞路径。仿真结果表明,提出的算法可以获得最优无碰撞路径,最优路径足够光滑且与障碍有较大的安全距离,便于全向移动机器人跟踪。     

复杂环境下移动机器人路径规划与跟随

提出了一种基于改进A*算法和PID控制算法的新型移动机器人路径规划与路径跟随控制方法,该方法适用于复杂的迷宫环境。在所提出的方法中,解决了A*算法转折点过多的问题,并且通过拓展障碍物和四阶三次均匀B样条优化的方法使生成的预期路径安全且平滑;之后基于前视点的两轮差速机器人运动学模型设计了PID控制器。在专门设计的框架中测试了所提出方法的性能。作为验证,分别从路径规划与路径跟随两个方面做了详尽的实验,结果表明,规划路径转折点少且平滑,设计的PID控制器能够控制移动机器人实现较好的路径跟随效果。最后,在复杂的迷宫环境中验证了本文提出的方法,结果表明,所提出的方法能够使机器人无碰撞穿越迷宫。     

复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法

多年来势场法路径规划的局部极小问题就一直被广泛关注,针对人工势场法所固有的缺陷提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.方法利用膨胀与腐蚀算法对机器人的工作空间进行预处理,来优化工作环境,并使用改进的势场法进行机器人导航,以改善其运动轨迹;另外通过设置子目标点使陷入局部极小的机器人快速"逃离"极小状态.仿真结果表明本文算法在复杂环境下解决机器人路径规划的局部极小问题是有效的.     

Genetic algorithm-fuzzy based dynamic motion planning approach for a mobile robot

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基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法

针对复杂环境下的机器人路径规划问题，提出了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划快速搜索随机树算法。以机器人出发点为随机树的根节点，通过扩展，逐渐增加叶节点直至随机树的叶节点中包含了目标点。从出发点到目标点之间的一条以随机树的边组成的路径就是目标路径。研究表明在同样的环境下与遗传算法、A^＊算法相比该方法能在更短的时间内找到更优的路径。仿真实验也表明，即使在随机生成的复杂环境下，利用该算法也可以快速规划出一条全局优化路径，且能安全避障。     

动态环境下自主移动机器人的导航复杂性

在自主移动机器人相关技术的研究中，导航技术是其研究核心.动态不确定环境下的路径规划是自主移动机器人导航的关键环节之一，受到了许多学者的关注.多障碍环境下的路径规划，尤其是多障碍动态环境下的路径规划，是一个比较复杂的问题.通过混沌现象对自主移动机器人在动态环境下，利用传感器信息导航的复杂性进行了探讨.通过计算最大Lyapunov指数和描绘功率谱分析图这两种方法，确定了自主移动机器人从传感器上获得的机器人与障碍物间距离信息的时间序列存在混沌现象，揭示了自主移动机器人在动态环境下导航复杂性的原因.