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.     

基于人工势场法的机器人路径规划

人工势场法是机器人路径规划算法中一种简单有效的方法.对改进势场函数的规划方法进行分析发现:该方法并不能很好解决局部极小问题,提出了添加附加控制力的方法,即当机器人所受的斥力与吸引力在一条直线上时,对机器人施加一个依赖于障碍物的控制力,使机器人尽快跳出局部极小点.仿真结果说明此方法是有效的.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

为解决传统人工势场法存在局部极小值问题而导致路径规划失败问题,提出了基于改进人工势场的角度偏移法,使机器人迅速逃离局部极小值点,成功规划出一条平滑无碰撞路径。仿真实验证明了该方法规划的有效性。     

改进人工势场法的冗余机械臂避障算法

针对传统人工势场法应用于串联型冗余机械臂避障时无法约束各关节位姿、陷入局部极小后难以逃离的问题,提出一种改进人工势场法.建立冗余机械臂运动学模型,采用线段球体包络盒模型进行碰撞检测.在笛卡尔空间内建立末端引力势场和障碍物斥力势场,在关节空间内建立目标角度引力势场,所有势场共同作用引导机械臂运动.在关节空间内求解虚拟目标角度并采用高斯函数建立虚拟引力势场处理局部极小问题.利用七自由度冗余机械臂进行仿真和实验,结果表明:算法可约束各关节位姿,陷入局部极小后可引导机械臂逃离局部极小,最终完成避障;避障结束时各关节角度最大误差为0.8°,末端平均位置误差和平均姿态误差分别为0.010 m和2.40°,均小于传统算法;避障过程中各关节运动幅度小于传统算法.改进算法可引导机械臂逃离局部极小并完成避障,同时提高避障结束时各关节及末端的定位精度,对冗余机械臂的避障研究及应用具有一定的指导意义.     

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     

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.     

动态环境下基于改进人工势场法的机器人运动规划

提出了一种用于动态环境下的改进的人工势场法，该方法主要从两方面对传统人工势场法进行了改进：使用基于势场强度方法来取代矢量合成方法；将障碍物的运动信息引入到排斥势函数中，使传统的静态势场变为动态势场．通过这种方法可以使机器人对移动障碍物的避碰更有效。     

改进人工势场法在无人车避障中的应用

为了解决传统人工势场算法在无人车避障应用中虚拟势场作用域固定、避障角度过大的问题,建立了车辆避障模型,对障碍物进行了分类,比较了传统势场和改进势场的异同,在此基础上改进了人工势场法,优化了安全避障中人工势场圆形虚拟力场作用域模型.仿真结果表明:改进人工势场法使无人驾驶车辆在避障系统中安全避障转角跳变减小,能够满足结构化道路避障要求,实现了小角度、大半径避障.     

基于势场栅格法的机器人全局路径规划

综合势场法和栅格法的优点，提出了一个新的全局路径规划方法——势场栅格法、算法在避免局部最优点和降低计算量方面，有着良好的效果；并且可以自动确定栅格粒度．最后，文章分析了影响算法精度的因素，仿真试验表明此算法有良好的可行性和有效性．     

人工势场法在无人车避障系统中的改进

传统的人工势场法易出现陷阱区域,在障碍物前面产生震荡等缺点.通过建立避障的动力学模型,引入对障碍物的模糊分类和BP网络对传感器数据的融合优化,使得无人驾驶车在通过有障碍物的道路中能够实现自主避障,做到提前预判,有效消除了震荡或死区引起的系统不稳定性.相比于传统人工势场算法,采用改进算法使得系统在稳定性和效率上有进一步提高.     

新型势场法的移动机器人避障研究

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达问题和其他一些的固有缺陷,提出了一种新型势场算法。该算法引入了新的势场函数和沿墙跟踪算法,成功地解决了在移动机器人避障过程中的障碍物附近目标不可达问题和陷阱区域等问题。仿真结果证明了此方法的有效性。     

关于人工势场法局部最小问题的一种解决方法

针对人工势场法中局部极小问题产生的根源，提出将现场中容易导致局部极小问题的区域通过一些人为设置的特征点隔离出来。利用目标点和特征点构成的图形面积之和与被隔离区域的面积之差提前判断目标点和被隔离区域的位置关系，当目标点在隔离区域外部时，避免了移动机器人由于环境信息不足而误入隔离区域陷入局部极小问题。     

基于改进人工势场算法的CT扫描床路径规划算法

针对CT机扫描床与龙门扫描架协同工作过程中出现的运动干涉问题,提出一种改进的人工势场算法,解决传统人工势场算法对CT扫描床与扫描龙门架进行路径规划时目标不可达及陷入局部最优解的问题,从而使CT扫描床能按照预期要求到达预扫点位置。首先,在引力势场函数中加入扫描床与扫描龙门架最大影响范围的距离函数、在斥力势场函数中加入扫描床与目标点的距离函数,解决传统人工势场算法的目标不可达问题;然后,通过增设扫描床虚拟位置点解决局部最优解问题。Matlab仿真实验结果表明：改进的人工势场算法能在最大迭代次数内更好完成CT扫描床运动过程的动态避障,验证了改进算法的有效性。     

基于人工免疫势场法的移动机器人路径规划

针对人工势场法和基本遗传算法在解决移动机器人的路径规划问题时。容易产生目标不可达和局部极小值的问题,提出了1种基于人工免疫势场法的移动机器人路径规划算法(MRPP-AIPF).该算法将初始抗体群动态分配为记忆保留单元和临时抗体单元,通过交叉、变异和遗忘等算子进行进化操作,使较优抗体较早生成,提高了算法的收敛能力和保持抗体群的多样性.仿真实验表明,MRPP-AIPF算法属有效路径规划算法.     

基于改进人工势场法的车辆局部路径规划研究

针对人工势场法应用于结构化道路中的汽车主动避障领域存在规划能力,路径平滑度不足以及易陷入局部最优的问题。本文提出了一种结合人工势场法和五次多项式避障轨迹的路径规划算法,满足汽车避障时的安全性、实时性要求。通过引入五次多项式势场边界,结合汽车与障碍物的运动状态设计边界参数,提高路径平滑度和安全性。通过设置随动目标点优化引力模型,调节因子优化势场函数,可消除局部最小点。利用车辆动力学仿真软件Carsim/Simulink搭建仿真环境,并使用Stanley方法进行路径跟踪。仿真结果表明,所提出的算法可在动、静态环境中有效的规划出满足汽车行驶要求的避障路径。该算法为汽车避撞时的局部路径规划提供了参考依据。     

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。     

改进人工势场法的移动机器人路径规划

针对传统人工势场法应用于移动机器人路径规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型:使用势场强度代替力矢量进行路径规划;在障碍物的斥力势场中添加系数项,解决障碍物与目标点过近导致的目标不可达问题;考虑移动障碍物速度与机器人速度的影响,将速度信息引入到势场函数中;引入"填平势场"引导机器人走出局部极小点.在改进人工势场模型基...     

基于无线传感器网络的人工势场改进算法

针对人工势场法在移动机器人局部路径导航中存在局部极小问题,提出了一种无线传感器网络节点定位-状态判断-节点引导-向目标移动的局部路径导航策略.当移动机器人进入局部极小"陷阱"时,通过无线传感器网络节点间的虚拟引导,使其逐渐脱离局部极小,从而有效地解决了传统人工势场法的局部极小问题.     

基于遗传算法的自主机器人避障方法研究

在阐述了用势场法实现路径规划的基础上,针对全自主机器人的特点,提出了基于遗传算法的全自主机器人避障方法.通过实验表明,该方法的实时性好,避障速度可以满足系统的实时性需要,并且具有较高的可靠性.