基于人工势场法的机器人避障算法

提出了基于人工势场的机器人轨迹规划算法,根据人工势场法原理,将机器人轨迹规划的人工势场算法分为3层进行设计。为了检测避障程序能否正常运行,对其进行了仿真分析。结果证实,基于人工势场法的机器人轨迹规划算法具备较精确的移动轨迹。     

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.     

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。     

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.     

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...     

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。     

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.     

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。     

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.     

移动机器人模糊控制系统避障研究

对全区域覆盖的局部路径规划,采用了一种模糊控制算法,利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性和基于生物学上的感知-动作的行为相结合.对于移动机器人的避障系统提出了充分接近障碍策略,并对相关理论和实现方法作了深入的研究.     

基于避障切换控制的移动机器人路径规划

移动机器人能够感知周围的环境,并能够实时的规划路径到达目标点,其中避碍问题是研究的热点。设计了一种在没有详细的环境信息的情况下,移动机器人避障过程中路径规划转换的控制方案,该方案机器人可以根据运动跟踪模式、避障模式及机器人状态选择逐渐逼近目标点,在尽可能出现的任何形状障碍物情况下用Matlab软件仿真实验。 实验结果表明,提出的自适应路径规划控制方案的有效性。     

基于伪最小平移距离的机器人避障研究

针对机器人在非自由工作环境中的运动问题,需要对机器人与工作空间中的障碍物进行碰撞检测,并规划出无碰撞的运动路径。首先采用了伪最小平移距离作为计算空间几何体之间相对位置的距离函数,并通过伪最小平移距离确定机器人与障碍物嵌入最严重的点,然后采用假设-修正法对机器人运动路径进行重新规划、反复迭代从而生成一条无碰撞的运动轨迹。最后对冗余度为1的平面三自由度机器人碰撞问题进行了轨迹规划的仿真,结果表明该方法对于检测类似机器人手臂等凸体之间的距离及无碰撞路径生成是有效的。     

移动机器人的避障模糊算法

超声波传感器是移动机器人避障常采用的传感器,但是存在缺点,如三角误差,多次反射.采用多个超声波传感器的模糊避障算法,通过此算法,降低干扰,用VB编写了仿真软件,对算法进行可行性的分析.结果表明,该模糊算法可以实现机器人的安全避障.     

自适应避障蚁群算法的移动机器人路径规划

传统蚁群算法在解决机器人路径规划的问题上存在收敛慢,容易收敛于次优路径的不足.针对以上不足,研究在状态转移概率、信息素更新方面进行改进.在状态转移概率上引入了一个避障函数因子,减小蚂蚁进入地图陷阱的概率,从而有效减少陷入死锁的蚂蚁数量,加快收敛速度.在信息素方面,加入了随迭代次数变化的信息素挥发因子,增加算法进行全局搜索的可能性,避免算法陷入局部最优.设计三种栅格障碍图对两种算法进行仿真,结果对比均表明,经过改进得到的AOA蚁群算法的初次收敛次数更少,迭代速度大大增强,并且最终规划得到的最小路径长度均比原算法小,与其他的改进算法相比,在找到最优路径的同时,其初次迭代的收敛次数也大大降低.     

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。     

基于光流的非结构化环境中移动机器人避障方法

为了解决在复杂非结构化环境中的避障问题,提出了一种基于光流的适用复杂非结构化环境的移动机器人避障方法.首先,引入梯度守恒假设和局部加权对光流算法进行改进,减少了光照变化不均和噪声对光流算法的影响,提高了算法的计算精度和鲁棒性.然后,使用光流散度来计算相碰撞时间(time-to-contact,TTC),并利用TTC构建障碍地图.设计的航向决策算法能在机器人与障碍物发生碰撞危险时,为机器人选择最优的前进方向.对提出的避障方法进行了仿真及物理实验,实验结果表明:利用该避障方法可以实现移动机器人在复杂非结构化环境中无碰撞地行走.