自适应斥力系数的无人机路径规划

使用人工势场法进行无人机路径规划时,往往存在目标不可达、运动轨迹迂回反复和路径长度过长等问题.传统的人工势场法不能根据环境具体信息对斥力系数进行调整,而现有的改进方法不能在自适应调整斥力系数的同时兼顾规划效果和规划时长.针对以上问题,提出了一种基于深度学习的无人机自适应斥力系数路径规划方法.首先通过融合遗传算法与人工势场法找出在特定环境下最合适的斥力系数样本集,其次利用该样本集训练残差神经网络,最后通过残差神经网络计算适应环境的斥力系数,进而使用人工势场法进行路径规划.仿真实验表明,该方法在一定程度上解决了人工势场法规划中目标不可达、运动轨迹迂回反复和路径长度过长等问题,规划效果和规划时长方面均有优异表现,能很好地满足无人机路径规划中对当前环境的自适应要求和快速规划的要求.     

人工势场法在机器人避碰路径规划中的应用

利用人工势场法对机器人在特定环境中进行路径规划,并针对传统人工势场法存在的局部极小点问题,引入沿墙走行为,运用改进的人工势场法有效地克服了机器人在障碍物附近出现的反复震荡或停止不前等问题,仿真结果表明所用方法的有效性。     

基于改进人工势场法的智能无人车路径规划仿真研究

传统的人工势场法由于存在局部极小值问题,使智能无人车无法到达目标点。本文提出一种角度偏移的改进人工势场方法来进行避障的路径规划。介绍传统人工势场模型,详细介绍改进人工势场方法,并且对改进人工势场法进行仿真,实验证明方法的有效性。     

移动机器人路径规划的模糊人工势场法研究

静态环境下的路径规划是移动机器人领域非常重要的研究课题.人工势场法由于算法简单、计算量小、运算速度快、实时性好等特点,在移动机器人路径规划中得到了广泛应用,但人工势场法也存在目标不可达和局部极小值问题.针对人工势场法存在的不足,将模糊控制思想引入到移动机器人的路径规划中来,对移动机器人的偏转角进行精确控制.仿真实验结果...     

基于激光雷达的机器人改进人工势场路径规划研究

人工势场法路径规划需要建立在已知环境下障碍物分布位置的基础之上,而激光雷达传感器可以用于未知环境下障碍物分布位置的探测和获取,因此可以将两者结合,从而解决移动机器人未知环境下路径规划问题。该课题建立在人工势场法理论基础之上,在Matlab中构建路径规划仿真图形用户界面,利用机载激光雷达传感器探测获取障碍物的位置分布信息,通过串口将数据传输至Matlab软件中并显示。在Matlab软件下编写人工势场路径规划的实现算法,进行仿真实验。实验结果表明,传统人工势场法路径规划存在的两个问题,分析原因后给出一种改进的人工势场法,并在之前的图形用户界面下继续进行仿真实验。仿真结果表明：改进的人工势场法有效地实现了路径优化的目标。     

面向未知地图的六足机器人路径规划算法

针对移动机器人路径规划中无法准确得知全局地图的问题,提出了一种基于模糊规则和人工势场法的局部路径规划算法。首先,利用测距组与模糊规则,进行障碍物的形状分类,构建局部地图;其次,在人工势场法中引入了一种修正的斥力函数,基于局部地图,利用人工势场法进行局部路径规划;最后,随着机器人的运动,设置时间断点,以减少路径震荡。针对随机障碍物和凹凸障碍物的地图,分别采用传统人工势场法和改进的人工势场法进行仿真,其结果表明：在遇到随机障碍物时,相比传统人工势场法,改进的人工势场法能够显著减少与障碍物的碰撞;在遇到凹凸障碍物时,改进的人工势场法能够很好地完成路径规划的目标。所提算法对地形变化适应能力强,能够实现在未知地图下的六足机器人路径规划。     

基于二重势函数法的集群航路规划

人工势场法由于其在构型组织能力上的不足,影响了该方法在集群航路规划上的应用,为此提出基于二重势函数法的集群航路规划法,通过第一重势能场形成集群到目标的可行路径,通过第二重势能场形成构型,从而实现集群航路规划.此外,针对人工势场法存在无谓避碰、陷阱问题等不足,通过引入碰撞危险度来确定障碍物影响距离以及虚拟障碍物,提出改进的人工势场法.所有改进措施均未改变简单且易于执行的传统势函数模型,为采用人工势场法实现集群航路规划提供了一种思路.仿真结果表明改进的人工势场法很好的克服了不足,所得路径也较为平滑,且以该方法为基础所构成的集群航路规划法在集群航路规划上具有较好的表现.     

改进人工势场法的移动机器人路径规划研究

人工势场法是机器人局部路径规划常用的一种方法.分析了传统的人工势场法由于局部最小问题而导致规划失败的原因.提出了一种改进的势场函数,并对改进势场函数的规划方法进行分析,发现该方法并不能完全解决局部极小问题.通过在改进势场函数基础上采用添加附加控制力的方法,使机器人尽快跳出局部极小点.仿真结果表明,该方法是有效的.     

一种新基于混沌优化算法的机器人路径规划方法

提出了一种基于混沌优化算法的机器人路径规划方法,即混沌人工势场法，该方法能够在动态环境下实时、有效地产生避碰局部最优路径,避免了传统人工势场法容易陷入局部最优和在比较靠近的两个障碍物之间找不到通道的缺陷.仿真试验表明:提出的方法具有较强的路径规划能力，克服了传统人工势场法的缺点,具有较强的实用性.     

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。     

飞行器分层势场路径规划算法

传统势场法是飞行器路径规划的一种常用方法,但是存在目标不可达、易收敛到局部极小值和无评价机制等问题.本文针对这些问题提出了一种飞行器路径规划的分层势场算法.利用分段思想对势场函数进行修正,解决了目标不可达问题.引入回环力和飞行器间作用力,解决了易收敛到局部极小值问题和飞行器间的碰撞问题.采用分层方法,建立了多层次多方位路径点阵,并以此计算最优路径点,从而引入了势场法的评价机制.通过数值仿真,对在复杂障碍环境中的飞行器路径规划进行了传统势场法、改进势场法和分层势场法的对比研究.仿真结果验证了所提出的分层势场算法的有效性和可行性.     

基于路径预测人工势场法的自动跟随小车路径规划

针对自动跟随小车实际工作环境下目标点和障碍物具有可移动特征,在传统人工势场法的基础上提出一种具有动态路径预测功能的路径规划方法。通过实时采集和计算小车、目标点和障碍物的距离、运动速度和方向,预测未来三者之间可能的位置关系。根据目标点预测结果采用人工势场法确定接近目标点路径,根据预测的障碍点运行轨迹确定绕过障碍点的路径。将基于路径预测人工势场法与传统人工势场法进行仿真对比,结果表明该方法在跟随效率和避障能力上具有显著的提高。     

人工势场法在移动机器人路径规划中的改进

随着智慧工厂的逐渐发展, 移动机器人在工厂中的应用越来越广泛, 但是在工厂中障碍物较多, 使用传统人工势场法容易产生目标不可达以及局部最小值等问题. 本文针对传统人工势场法在路径规划中出现的目标不可达以及局部最优解进行改进. 首先针对目标不可达的情况, 采用新斥力势场函数, 通过对原人工势场法中的斥力势场函数增加影响函数, 从而解决目标不可达; 其次针对局部最优解, 采用人工势场法与模拟退火法相结合的方法, 利用模拟退火法中的增设子目标点, 打破平衡状态, 从而走出障碍物. 最后通过Matlab对比, 本文算法在10个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升6.70%, 路径长度减少9.20%. 本文算法在20个障碍物中比其他文献中算法的行驶时间提升9.10%, 路径长度减少12.10%.     

复杂环境中基于人工势场优化算法的最优路径规划

本文提出一种基于人工势场优化的路径规划方法.把人工势场的路径规划结果作为先验知识，对蚁群算法进行初始化，提高了蚁群算法的优化效率;另一方面，机器人的路径也同时得到优化，克服了人工势场法的局部极小问题．仿真实验结果表明，该方法在复杂环境中能有效地实现最优路径规划；并提供了一种把传统规划方法和统计优化相结合、提高规划效率的可行思路．     

基于Q-GA的人工势场的移动机器人路径规划

针对人工势场的路径规划具有目标不可达、合力为零而导致的陷阱,提出了一种基于改进人工势场模型和量子遗传算法相结合的移动机器人路径规划方法。在路径评价指标引入了路径安全性能和路径校正频率,采用量子遗传算法来选择人工势场模型的参数,从而克服其模型缺陷,同时实现了路径和安全性的优化。仿真结果表明,该方法能有效地提高路径规划的性能。     

基于混合势场法的移动机器人路径规划

针对目前移动机器人在路径规划中出现的问题,提出一种自主移动机器人路径规划的新方法——混合势场法。分析了人工势场法的不足,找出局部极小值点的形成原因;针对人工势场法中障碍物附近目标不可达问题,采用了在斥力场函数中加入斥力因子,使得机器人顺利到达目标点;针对陷入局部极小值和振荡的问题,提出了混合势场法,通过将势场法和可视图法结合起来,使得机器人走出局部极小值和振荡区域。最后,将混合势场法应用于室内移动机器人的路径规划中,仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于人工势场法的AUV避障算法研究综述

简述了人工势场法的概念,分析了人工势场法的引力和斥力势场模型,指出了人工势场法在应用中存在的水下复杂环境问题、目标不可达问题、局部极小值问题;从考虑复杂障碍物因素和海流因素两方面阐述了水下复杂环境问题的研究现状,从对势场函数进行重新定义或对斥力势场函数进行修正两方面阐述了目标不可达问题的研究现状,从设置虚拟引导点等方面阐述了局部极小值问题的研究现状,并且阐述了几种组合避障算法的研究现状;从构造更完善的势场函数模型、考虑复杂海流因素影响、算法融合以及在算法中加入路径评价机制等方面对人工势场法未来的发展方向进行了展望。     

结合光流和人工势场的风管机器人避障方法

风管清扫机器人是一种用来清扫中央空调通风管道内壁的机械手,工作环境恶劣、管道空间障碍复杂。风管清扫机器人的无碰撞运动对于实现其3D非重复接触和高速旋转刷的最优遍历清洗至关重要。以光流密度作为使用避障的光源,结合光流和人工势场法,以光流法进行障碍物检测,人工势场法进行避障规划,提出一种局部路径规划的障碍物检测及避障方法。实验结果表明,斥力势场矢量指向避开障碍物的方向,而且势场主要受障碍物的光流的影响,并由最近的障碍物来确定。通过与平衡策略方法对比,也验证了此方法的有效性。