势场
- 改进人工势场法的无人车换道避障路径规划
,赵 强改进人工势场法的无人车换道避障路径规划刘公伟,赵 强(东北林业大学 交通学院,哈尔滨 150040)无人车辆;换道避障;路径规划;人工势场法(APF);B样条曲线0 引言路径规划是无人驾驶的核心技术之一,当前较为常用的无人驾驶路径规划算法主要有人工势场法(artificial potential field,APF)、A*算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和栅格法等[1]。人工势场法能够规划出较为平滑的路径且具有良好的实时性
导航定位学报 2023年3期2023-06-26
- 基于改进人工势场算法的CT 扫描床路径规划算法
径规划算法有人工势场算法[1]、遗传算法[2]、神经网络算法[3]、粒子群算法[4]、动态窗口算法[5]等。 其中,遗传算法存在计算效率低、易过早收敛等问题;神经网络算法存在收敛速度慢、易出现局部极小值等问题;粒子群算法缺乏速度的动态调节,不能有效解决一些非直角坐标系问题;动态窗口算法路径规划时的轨迹空间较小,路径平稳性较差。 与上述算法相比,人工势场算法因其计算量小、实时性好、易于实现等优点,在无人机[6-7]、AGV[8-9]、移动机器人[10]等领域
沈阳理工大学学报 2023年3期2023-05-10
- 基于预添加虚拟力的改进人工势场算法
法进行研究。人工势场法(artificial potential field,APF)是由Khatib提出的一种用于机器人路径规划的算法[1]。人工势场法具有直观,对运算量要求不高,可以跟机器人的控制相结合[2]的特点,因此得到了广泛的应用。但传统人工势场法并不是完备的,在实际应用中无法避开陷入局部极小点与目标点不可达问题。解决传统人工势场法的易陷入局部极小点问题的改进方法主要分成2个方向:一种是构造合适的势场函数以减小或避免局部极小点的出现;另一种是将人
兵器装备工程学报 2023年3期2023-04-03
- 基于改进人工势场法的AUV路径规划研究
糊逻辑算法和人工势场法等。遗传算法和模糊逻辑算法存在着计算量大、计算时间长等问题,不易实现水下AUV的精确避障。而人工势场法算法是以建立目的地的引力势场、障碍物的斥力势场而定义的虚拟势场,使得AUV处于虚拟的外部受力环境,在此环境中搜索相应的安全路径。该方法以简单明了、反应速度快等优势在AUV的局部路径规划中应用较为广泛[2]。人工势场法也存在陷入局部极小值问题和目标不可达的问题。针对这两个问题,本文采用先通过判断局部极小值条件后设置虚拟目标点来解决局部最
无线互联科技 2023年1期2023-03-20
- 基于改进人工势场法的自动驾驶路径规划方法
-5]、还有人工势场法[6]、智能优化算法如遗传算法[7]等。其中人工势场法是路径规划研究中比较成熟和实时性较好的规划方法,其原理简单、计算量不大、对于未知环境的应对能力较好,规划中实时考虑周围障碍物的情况且便于控制。但也存在目标不可达问题和容易陷入局部极小值的情况,这会导致复杂环境下路径规划失败。针对人工势场法可能存在的问题,众多学者对其进行了改进。Sato提出利用拉普拉斯方程求解势能,改进的势场方程有效地消除了极小值点[8]。韩永等在原有的基于相对位置
计算机仿真 2022年8期2022-09-28
- 基于改进人工势场法的无人车路径规划算法
算法[8]、人工势场法[9]等。局部路径规划算法存在不能保证最优解的情况,容易陷入局部最优。并且上述的方法大多适用于静态环境,不适用于动态环境。因此,为了实现无人车在未知动态环境中的路径规划,该文提出了基于改进的人工势场法来实现局部在线路径规划,并且结合LSTM 的Q-Learning 强化学习算法来规避动态障碍物。该文创新性地提出了虚拟势场检测圆模型,根据圆上的虚拟势场检测点与障碍物斥力场接触的分布信息和数量信息来检测“最小值陷阱[10]”,并改变无人车
电子设计工程 2022年17期2022-09-14
- 一种无人机自主规避导弹的威胁度评估方法
6 年提出了人工势场法,并在机器人领域得到应用。相比机器人路径规划,无人机同样可以使用人工势场法对导弹的势场构建[14-16],并通过使用此方法的决策,控制无人机飞行。综上所述,本文将人工势场法用于无人机规避导弹问题中,构建一套无人机规避导弹系统。使用人工势场法实时构建导弹的势场,无人机沿势场梯度方向运动,规避导弹。本文提出在运动的无人机和导弹坐标系中构建导弹人工势场,并提出距离+导弹进入角势场函数对导弹威胁度评估,将人工势场的决策转化为无人机的控制指令。
航空科学技术 2022年7期2022-07-30
- 基于改进人工势场的AGV路径规划算法①
、A*算法、人工势场算法、蚁群算法、遗传算法等.其中人工势场法(artificial potential field,APF)具有结构简单、动态适应强、计算量小等优点,因此在实时避障与仓储物流领域得到了广泛的使用.但传统的人工势场算法存在一定的局限性,例如目标不可达问题、局部极小值问题等[2,3].对此,国内外的专家学者各自提出了不同的改进人工势场法来解决通用环境下的缺陷问题.赵明等[4]创新性地提出了自适应域—人工势场改进算法,并通过域引导势场对启发点进
计算机系统应用 2022年3期2022-05-10
- 长作业杆复杂环境下自寻优避障规划方法研究*
划最常用的是人工势场法[1],因计算效率高且实时性好,广泛运用于避障规划中;由于在很多环境下都无法直接应用,所以大量学者对该方法进行了改进。陈劲峰等[2]引入距离调节因子和屏蔽无效障碍的策略,解决动态避障逃离最优问题;郭彤颖等[3]将蚁群算法和人工势场法结合,实现更佳的逃离局部最优效果;陈满意等[4]提出了低振荡人工势场-ARRT混合算法,实现多障碍环境下的机械臂末端路径规划;WANG等[5]提出了一种基于改进吸引力势函数的人工势场法,实现机械臂避障过程中
组合机床与自动化加工技术 2022年1期2022-01-27
- 无人机避障算法综述
后对基于优化、 势场和机器学习的避障算法进行概念阐述、 优缺点比较, 最后分析得出了制约无人机避障发展的挑战、 研究重点和方向。关键词: 无人机; 避障; 优化; 势场; 机器学习; 人工智能; 自主控制中图分类号: V279; V249; TP18 文献标识码: A文章编号: 1673-5048(2021)05-0053-110 引 言随着航空技术与自动化技术的不断发展, 无人机凭借其机动性强、 成本低、 操作方便等特点, 在军事、 农业
航空兵器 2021年5期2021-11-12
- 基于人工势场法的移动机器人局部路径规划
控制[1]、人工势场法、神经网络[2]等,其中人工势场法以其简单的原理、少量的计算、实时性好以及平滑的路径等优点得到广泛应用。但是传统人工势场法存在局部极小点和目标不可达的问题。局部极小点问题是移动机器人因在某一范围内产生势场的局部极小点而无法到达目标点。目标不可达问题是移动机器人在障碍物或目标点前因斥力大于引力使得移动机器人无法到达目标点。国内外学者针对局部极小点问题提出了两种解决方案。一种方案是将人工势场法与其他算法结合起来克服人工势场法的缺陷。韩伟[
山东理工大学学报(自然科学版) 2021年1期2021-11-10
- 基于改进人工势场法的智能汽车超车轨迹规划策略
5]针对传统人工势场法缺陷引入车辆与目标的距离作为调节因数,基于安全椭圆理论的车辆碰撞危险系数的计算方法,将此系数引入道路人工势场法的斥力函数中,建立动态道路人工势场法;吴乙万[6]等提出态虚拟障碍物模型,通过汽车的行驶状态对危险性进行评估,在满足运动学及动力学约束条件下进行实时动态避障;Shi P[7]等分别在引力、斥力势场中加入智能汽车与障碍物、目标点之间的距离;Raja R[8]在原函数中引入梯度函数,确保汽车一直沿着低梯度函数方向行驶。为确保汽车避
农业装备与车辆工程 2021年9期2021-10-04
- 改进的Tietz-Hua势场Schrödinger方程的散射态解
orse势等少数势场,大部分重要的势模型没有精确解,只能采用近似方法来处理并验证其有效性。此外,量子系统的精确解研究几乎都是针对束缚态而不是散射态的,不同于束缚态主要研究系统的离散能量本征值和本征态,散射态问题更多关注的是散射粒子的角分布以及散射过程中粒子性质的变化。近些年来,许多学者采用Pekeris类型的近似办法研究不同势场的薛定谔方程散射态问题,例如,Pöschl-Teller[1]、改良Rosen-Morse[2]和变形的Woods-Saxon[3
安徽师范大学学报(自然科学版) 2021年4期2021-08-18
- 基于人工势场的无人机集群协同对抗问题研究
转换为物体在速度势场中吸引与排斥问题。问题解决思路流程如图2所示,步骤概括如下。图2 问题解决思路流程图1)根据红蓝双方无人机在对抗中的速度、转弯半径以及规则要求,将至少两架红方无人机与蓝方无人机之间的距离,简化为红方无人机集群中心点距蓝方无人机之间的距离。2)确定红蓝双方无人机所处的排斥势场与吸引势场,建立人工速度势场模型,基于在MATLAB环境中通过枚举法确定出蓝方无人机可以成功突防的伊始点坐标。3)调用MATLAB中CFtool工具箱,对上述伊始点的
南方农机 2021年14期2021-07-30
- 基于改进人工势场法的四旋翼无人机航迹规划算法
算法[5]和人工势场法[6~9]等。其中人工势场法在航迹规划中具有比较成熟的应用,因其具有计算量小,规划速度快的特点。虽然人工势场法算法简便,但是也存在一些需要解决的问题,如目标不可达、振荡等问题。文献[10]提出了增加垂直引导斥力解决了传统人工势场法的缺陷,并且比较和分析了人工势场、模糊逻辑和蚁群算法三种算法的性能,对于研究局部路径规划有很重要的参考价值。文献[11]为了解决极小值问题提出了“选择穿越法”,当四旋翼无人机陷入极小值状态时迅速激活该行为,使
传感器与微系统 2021年7期2021-07-15
- 基于改进人工势场法的局部路径规划
人驾驶车辆 人工势场法 斥力场形状 局部路径规划1 前言路径规划是无人驾驶车辆核心技术之一,其目标是在某些要求下,在规定区域内自动搜索并快速生成到达目标点的最优无碰撞路径[1]。根据无人驾驶车辆对行驶区域路况信息的把握程度不同,可将路径规划分为2种:一种是基于局部区域信息生成的局部路径规划,另一种是基于完整区域信息生成的全局路径规划。当前解决局部路径规划的算法主要有人工势场法、模糊算法、A*、人工免疫法与滚动窗法等,解决全局路径规划的算法主要有粒子群法、可
汽车文摘 2021年7期2021-07-06
- 基于行人位置预测的人车转向避撞路径规划*
法有很多,如人工势场法、基于图搜索的方法、基于采样和基于离散优化的方法等[3],但各有优劣。其中,人工势场法具有计算简单、生成的路径较平滑、实时性较好等优点,在路径规划方面得到了广泛应用。人工势场法由Khatib[4]在1986年提出,其基本思想是在一个虚拟势场中,被控对象受到障碍物产生的斥力和目标点产生的引力,在两者合力作用下向目标位置前进。人工势场法最初应用在机器人路径规划[5],而智能车可以看作一种轮式机器人,因此可采用人工势场法为车辆规划路径。任玥
汽车工程 2021年6期2021-07-05
- 基于改进人工势场法的维修分队机动路线规划方法*
[3-4]。人工势场法具有对环境适应性强、鲁棒性好且计算简洁、快速的优点,在机动路线规划方面具有很广泛的应用前景。但传统人工势场法存在目标不可达和局部最小值等问题,使得该方法的应用受限[5-7]。本文在研究维修分队机动路线规划的时候对传统人工势场法进行了改进,解决了目标不可达和局部最小值的问题,对装备维修保障系统中装备维修保障分队的建模与仿真具有积极意义。1 传统人工势场法人工势场法(Artificial Potential Field, APF)是美国斯
指挥控制与仿真 2021年3期2021-06-15
- 一个复杂有界环境下的改进极限环避障算法
算法主要基于虚拟势场,主要有两类:一类是人工势场,包括传统人工势场以及对其势场函数[1-3]、增量系数[4]、避障机制[1,5]等的改进,该类算法根据形成的虚拟势场,沿着势能降低的方向实时规划避障路径;另一类则以圆形[6-8]、椭圆形[9-10]等极限环作为势场,该类算法利用二阶非线性函数的极限环特性和障碍的位置信息实时得出障碍绕行路线.但是,随着研究的深入,人们发现传统的人工势场法与极限环法在处理复杂环境下的群体避障问题时存在不足,障碍的不规则性、非预知
四川大学学报(自然科学版) 2021年3期2021-05-31
- 基于改进人工势场的智能车动态避障算法
2]。目前,人工势场法、A星算法、蚁群算法、随机树法、曲线插值法等是动态避障路径规划过程中较为认可的算法[3]。文献[4]结合粒子群算法和A星算法,可以进行任意方向的搜索,但该方法计算量较大,在复杂的环境中,计算时间增大、时效性差。文献[5]采用蚁群算法,合理利用了信息素启发因子和期望启发因子,进而改善了挥发系数;机器人在路径规划过程中,使用了更加合理的动态避障策略,但是采用该算法获得的路径较为曲折,不易满足车辆运动学约束。文献[6]采用了一种改进型快速随
山东理工大学学报(自然科学版) 2021年4期2021-05-12
- 基于改进人工势场法的移动机器人避障研究
算法[3]、人工势场法[4-6]和A*算法[7]等。人工势场法是Khatib[8]在研究机械臂时构建的一种虚拟势场法,其原理是将机器人放置于一个由障碍物与目标点共同作用的势场中,目标点引力势场对其有吸引作用,而障碍物斥力势场对其有排斥作用,两个势场的共同作用使机器人进行移动。人工势场法因其具有数学分析简单、轨迹光滑等特点被广泛应用于移动机器人避障与路径规划中[9]。但经典人工势场法尚存在一些不足[10-12],而且在实际应用过程中,动态障碍物也是机器人在运
软件导刊 2021年2期2021-03-12
- 基于改进型人工势场的无人车局部避障
国内外学者对人工势场算法与车辆跟踪控制进行一系列研究。Khatib[1]提出的经典人工势场算法由于结构简单、实时性高、可以高效完成行车环境的建模,但存在目标不可达与局部最小值问题。该算法仅考虑车辆之间位置信息,并未考虑车辆动态信息、车辆运动学、动力学以及道路约束。修彩靖[2]提出一种基于高斯函数的势场函数建模方法,利用高斯函数所具有的良好分离性和平滑连续性,对目标中心线势场增加偏移量,防止车辆抖动,获得一条满足车辆动力学约束并且曲率连续的路径。Shibat
湖北汽车工业学院学报 2020年4期2020-12-31
- 适用于复杂动态环境的智能车运动规划方法
ra 算法、人工势场法、智能算法等,可视图法要求工作环境简单,当障碍物较多时搜索时间过长[2];Dijkstra 算法对目标点启发信息使用较少,导致算法规划路径时间较长[3];人工势场法能够较好躲避障碍物,但是存在目标点不可达和局部极值问题[4];智能算法应用于运动规划是当前主要发展方向,应用智能算法规划的路径较优,存在的问题主要集中在算法自身缺陷上。目前运动规划成果大都集中在静态环境中,动态环境下运动规划方法相对较少且不成熟,以人工势场法为基础,针对算法
机械设计与制造 2020年12期2020-12-25
- 基于改进人工势场法的无人机三维动态环境避障航迹规划
算法[3]、人工势场法[4]、快速扩展随机树法(RRT)[5]、遗传算法[6]等。传统人工势场法具有结构简单,易实时控制的优点,规划出的路径一般比较平滑且安全;缺点是只考虑了躲避静态障碍物的问题,对于动态障碍物避障则不适用,且存在局部最小点造成目标不可达的问题。因此,国内外很多学者对此缺点进行了大量研究和改进。贝前程等[7]在斥力势场函数中加入机器人到目标点的距离约束,随机器人驶向目标点时,斥力将减少,为解决局部最小点的问题提供了新方法。徐飞[8]提出一种
上海电机学院学报 2020年5期2020-11-06
- 基于栅格化四边形区域与改进人工势场的车辆行驶轨迹研究
年首次提出了人工势场法,并应用于机器人避障的路径规划。该方法计算量小,实时性好,便于底层控制,但存在局部极小值和震荡的缺陷。Huang Z[2]等为了实现复杂环境下的协同驾驶,提出了一种基于人工势场法和模型预测的组合控制方法。李明[3]将汽车的转弯半径引入人工势场法,并利用该方法对智能车进行路径规划,保证了汽车在避障过程中能够保持一定的稳定性与舒适性。刘洲洲[4]基于改进人工势场法进行无人车的路径规划,通过设置角度偏移量改变斥力方向,避免陷入局部极小值的问
湖北汽车工业学院学报 2020年3期2020-10-12
- 基于人工势场法的无人船航迹规划研究现状分析
众多算法中,人工势场法具有较大的优势,因为其结构简单、反应快速。2 基于人工势场法的无人船航迹规划人工势场法是Khatib 于1986 年提出的,是运用物理学的认识论来描述人类思维的方法,基本思想是将无人船在空间的运动看作是在一虚拟势场中的受力运动,目标点位置构造引力场对无人船产生吸引力,障碍物位置构造斥力场对无人船产生排斥力,无人船在两个力共同作用下朝着目标点运动,实现无碰撞的路径。2.1 传统人工势场法模型无人船在虚拟势场运动过程中,斥力场随着无人船与
科学技术创新 2020年17期2020-06-30
- Hellmann-改良Kratzer势Schrödinger方程的散射态解
公式. 由于组合势场能提供更为广泛的应用[5-6],在基于改良Kratzer势场的基础上加上屏蔽库仑势场构造出了更为复杂的组合势场[7].(1)其中,V1,V2分别为Yukawa和库仑势的势场强度,α为是势屏参数,De为离解能,re为平衡键长.当势参数取不同值时,势场可退化为改良Kratzer势场、Hellmann势场和屏蔽库仑势场. 在文献[7]中,Berkdemir C 等作者求解了束缚态改良Kratzer势场薛定谔方程的束缚态解,同时,KOCAK G
杭州师范大学学报(自然科学版) 2020年2期2020-04-17
- 基于改进人工势场的无人地面车辆路径规避算法
部规划法有:人工势场法,遗传算法[8]、蚁群算法、粒子群算法[9]和模糊逻辑算法等[10]。局部路径规划,是在环境信息完全未知或部分未知情况下进行,具有实时性强,响应速度快等优点。人工势场法(Artificial Potential Field, APF),是局部路径规划法中的一种[11,12],与其它局部路径规划法算法的特性比较如表1 所示。相比较,人工势场法具有数学描述清晰、运算迅速、计算量小、硬件要求低以及规划路径平滑等优势[13],目前在无人机、无
中国惯性技术学报 2020年6期2020-04-06
- 基于人工势场法的AUV避障算法研究综述
改进和升级,人工势场法、遗传算法、模糊逻辑算法等被广泛应用于避障领域[5-6]。李建文等[7]为了解决遗传算法在规划避障路径时存在的计算数据量庞大和有尖峰现象等问题,提出了将障碍物简化为多边形并进一步分成三角形的改进型方法。Pan等[8]为了提高遗传算法寻找最优避障路径的效率和精度,提出了遗传蚂蚁混合算法,通过该算法可缩短寻优时间,提高算法效率。Sun等[9]针对水下机器人移动避障过程中存在的不确定性,提出了一种新型的带加速/中断(A/B)模块的模糊推理系
计算机工程与应用 2020年4期2020-02-18
- 基于改进人工势场的无人机预设航线避障研究①
爬行虫算法及人工势场法等。其中人工势场法由于其计算量小,实时性好,避障轨迹平滑,被广泛应用。传统的人工势场法只考虑能否安全到达目标点,目前有很多的改进算法致力于提高避障平滑性、改善避障轨迹、逃离极小点。例如文献[4]通过对人工势场法增设额外控制力,能够帮助机器人主动逃离极小点。文献[5]采用混合经验的改进人工势场法使得机器人能够适应多种形状的障碍物。文献[6]结合最优控制和人工势场法实现了无人机的自主飞行控制。文献[7]在人工势场法中引入距离因子实现了无人
高技术通讯 2020年1期2020-02-14
- 基于人工势场的无人机航路规划研究∗
点研究了基于人工势场的无人机航路规划问题,为无人机在部队训练、装备测试评估等方面提供技术支持。2 人工势场原理综述人工势场的基本思想是[6~7]:通过人为构造目标位置的引力势场与障碍物的斥力势场叠加形成全局势场环境,智能体通过搜索势函数减小的方向(即智能体受合外力方向)寻找无碰撞方向,从而进行实时路径规划。人工势场法具体实现方法为[8~9]:首先在无人机运行环境空间中构建一个人工虚拟势场,该势场由两部分组成,一是由目标点对无人机产生的引力场,方向由无人机指
舰船电子工程 2019年12期2019-12-26
- 基于模糊人工势场法的机械臂避障达点研究
能算法。但是人工势场法以其简单的特点获得了广泛的应用。人工势场法是由KHABIT[1]提出的。王俊龙等[2]利用虚拟斥力势场法解决了人工势场法中的局部极小问题。唐彪等[3]利用添加虚拟目标点来改进人工势场法。Wei Guan等[4]利用变步长结合重构的势场函数来逃离局部极小点。杨小菊等[5]利用模糊控制算法进行移动机器人的避障研究,将传感器采集到的信息反馈给模糊控制器,进而不断修正位姿进行避障。Amal Karray等[6]利用自适应模糊控制器实现移动机械
制造业自动化 2019年12期2019-12-25
- 基于改进人工势场-模糊算法的路径规划算法研究
WA[9]、人工势场法等。人工势场法利用障碍物和目标形成的势场来牵引机器人运动,因此拥有非线性特点,使得运动轨迹平滑,但容易出现目标不可达和陷入局部极小值问题。刘俊雅[10]在斥力中加入欧几里德距离函数并提出了一种基于情景行为的障碍物连接法,有效解决了目标不可达与局部极小值问题,但在凹型障碍物中,机器人还会产生徘徊。针对复杂环境中机器人容易产生剧烈震荡及局部最优,有学者采用模糊人工势场对势场参数进行模糊决策处理[11-12],但未能完全克服机器人剧烈震荡问
四川轻化工大学学报(自然科学版) 2019年5期2019-11-12
- 考虑前后方车辆行驶状态的ACC系统控制方法*
应巡航系统和人工势场,已有很多学者做了深入研究,文献[1]中详细讲解了自适应巡航控制系统,Shladover等人给出了协同自适应巡航控制的定义和操作概念[2],Chamraz等人研究了巡航系统的PI和PID控制器和调节参数[3],Milanés等人基于实验数据,建立了协同和自主自适应巡航控制动态响应模型[4],Luo研究了考虑人类驾驶心理的自适应巡航控制的设计[5],Ploeg等人对在交通流中 CACC和 ACC车辆混合场景相互转化进行了研究[6],李肖含
汽车工程 2019年8期2019-09-04
- 基于A星算法与人工势场法的无人机路径规划
径规划方法有人工势场法[1-3], 蚁群算法[4-5]以及可视图法[6]等.其中, 人工势场法设无人机在目标点引力和障碍物斥力的合力作用下运动, 其路径平滑、方法简单、易于实现, 是一种新型的路径规划避障方法.但该方法容易出现局部极小点以及无法避让大型障碍物的问题.为此, Yan[7]提出将人工势场法与蚁群算法相结合的方法; Zhang等[8]提出一种基于虚拟结构和“领导者跟随者”控制策略的三维避障控制算法.障碍物在人工势场法中被视为质点或形状均匀的圆,
扬州大学学报(自然科学版) 2019年3期2019-08-08
- 无人车辆轨迹规划与跟踪控制的统一建模方法
方法[4]、人工势场法等).人工势场是最具吸引力的路径规划算法之一,它最早被用于机器人的路径规划[6].通过为障碍物、道路结构以及目标点分配合理的势场函数,人工势场可为车辆规划出一条通往目标点且无碰撞的路径.人工势场的主要优势在于结构简单、可用不同的势场函数比较精确地描述各类障碍物、道路结构等影响因素.目前,已经有许多学者将人工势场用于自动驾驶车辆的轨迹规划.Wang等[7]基于势场理论提出了一种驾驶安全势场模型,包括静止障碍物(静止的车辆、道路边界)势场
自动化学报 2019年4期2019-06-22
- 改进人工势场法的移动机器人路径规划
86年提出了人工势场法,它的基本思想是在机器人周围设计一种类似于电场的势场,机器人的运动依靠势场力进行驱动。障碍物对机器人产生“斥力”,目标对机器人产生“引力”,障碍物斥力和目标引力的矢量和是机器人所受的合力,合力的方向即机器人下一步的运动方向。该方法由于数学原理简单,计算速度快,硬件要求低,被广泛应用于移动机器人路径规划。同时,传统的人工势场法也存在着缺陷,文献[1]指出该方法依托局部环境信息进行运算,缺少全局信息的指导,存在着陷入局部极小陷阱,产生目标
指挥控制与仿真 2019年3期2019-06-13
- 基于改进人工势场的变形移动机器人路径规划
一、引言人工势场算法是—种常见的路径规划算法,该算法在数学公式的描述上简洁,计算量较小,并且产生的路径路线比较平滑。在路径的生成上系统与环境实现了闭环,使系统的实用性和避障功能得到了加强。但是,通过研究发现,传统的人工势场存在以下问题。(1)在相近障碍物间不能发现路径。(2)存在陷阱区域。(3)在障碍物前振荡。(4)在狭窄通道中摆动。(5)当目标附近有障碍物时无法达到目标点(GNRON)。(6)规划的路径只考虑的路径的安全性,并没有对路径进行优化。由于
智能制造 2019年3期2019-03-18
- 基于进化势场模型的无人艇路径规划算法*
的重要方向.人工势场法作为一种广泛使用的路径规划算法,具有模型简洁、计算快速、路径光滑等优点[3],是水面无人艇最常用的路径规划技术之一.但是势场模型本身具有局限性,在实际应用时往往需要加以改进.操文芷等[4-6]针对传统势场法中无人艇易陷入局部最小点的问题,分别提出了基于不同逃脱策略的改进势场法;刘建等[7-8]将势场法与栅格模型进行了结合,使得路径安全且较短,但是路径不光滑;Li 等[9]提出了切向势场法,克服了路径的局部抖动问题.但是,以上这些方法都
武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 2019年1期2019-03-01
- 基于人工势场法的移动机器人动态路径规划
,肖本贤基于人工势场法的移动机器人动态路径规划张希闻1,2,肖本贤1,21. 合肥工业大学电气工程与自动化学院, 安徽 合肥 230009 2. 合肥工业大学工业与装备技术研究院, 安徽 合肥 230009目前移动机器人越来越多地被用于物流仓库中进行劳动力的解放。本文采用改进人工势场法代替传统的人工势场法进行动态路径规划,其中引用了A*算法的一些思路来弥补传统人工势场法容易形成局部最优解的不足。在实验室环境下,针对动态的障碍设计出一条更为快捷的避障路径。当
山东农业大学学报(自然科学版) 2018年6期2019-01-04
- 基于梯度下降法和改进人工势场法的无人车避障方法
避障算法有:人工势场法[1~3],遗传算法,模糊控制算法,粒子群算法等等。这些算法特点各异,适用于不同的环境。其中人工势场法是一种应用比较广泛的算法,能在动态和静态环境中实现避障。人工势场被表示成障碍物的斥力场和目标点的引力场的叠加,无人车在人工势场的作用下从高势场向低势场运动,以完成路径规划和实现避障[4]。存在局部极小值使得无人车无法正常到达目标位置是传统人工势场法的一个主要问题。目前解决传统人工势场法局部极小值问题的方法有两种,一种是用更加优化的势场
制造业自动化 2018年11期2018-11-26
- 改进人工势场法的移动机器人路径规划
规划[2]。人工势场法是一种常用的解决移动机器人路径规划问题的方法,其计算量较小、实时性高、反应速度快、规划轨迹平滑。但是,人工势场法也存在局部极小点、无法到达目标点等缺点,即在某个点,引力和斥力刚好大小相等且方向想反,物体陷入局部最优解或震荡[3]。即当引力与斥力的合力为零或接近零时,机器人会认为已经到达目标点而停止前进或在一定区域内徘徊,造成机器人永远无法到达目标点,而陷入局部极小点。针对上述问题,许多学者对算法进行大量改进性研究。文献[4]通过增加虚
机器人技术与应用 2018年3期2018-08-11
- 结合预设航线的多旋翼无人机避障算法*
翼无人机使用人工势场法进行避障的研究中,仅考虑目标点的安全抵达,少有考虑按预设航线飞行的作业需求,通过在人工势场法中赋予航线“线势场”,将多旋翼无人机的避障与航线飞行进行结合,使无人机避障之后能重回航线。针对传统势场法中的引力场并不适用于无人机,对引力场进行了改进。解决了引入“线势场”后容易导致无人机陷入局部极小点的问题,通过仿真验证了上述改进的效果。多旋翼无人机; 航线飞行; 避障; 线势场; 改进人工势场0 引 言随着信息技术、嵌入式技术、传感器技术的
传感器与微系统 2017年8期2017-08-08
- 基于改进A*算法的导盲避障路径规划策略研究
算法,通过引入“势场”的概念来动态调节启发函数的权系数,产生新的代价函数来引导路径搜索。采用二次加权的路径转换方法计算当前帧行进方向相对规划路径的角度偏差,作为诱导盲人行走的控制信息。实验表明,改进的动态加权A*算法能夠有效提高路径规划效率,整体路径规划策略可以成功实现导盲避障任务。关键词:导盲避障系统;路径规划;动态加权A*算法;势场;代价函数中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:1673-5048(2017)03-0086-07
航空兵器 2017年3期2017-07-28
- 一种基于人工势场的无人机航迹规划算法
8)一种基于人工势场的无人机航迹规划算法甄 然1,2,甄士博1,2,吴学礼1,2(1.河北科技大学电气工程学院,河北石家庄 050018;2.河北省生产过程自动化工程技术研究中心,河北石家庄 050018)为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数
河北科技大学学报 2017年3期2017-06-28
- 一种自适应控制的人工势场的无人机路径规划算法
自适应控制的人工势场的无人机路径规划算法甄 然1,2,甄士博1,2,吴学礼1,2(1.河北科技大学 电气工程学院,河北 石家庄 050018; 2.河北省生产过程自动化工程技术研究中心,河北 石家庄 050018)路径规划是无人机的重要组成部分,在简述传统的人工势场法的原理基础上,提出了一种基于无人机对各个方向感应系数自适应的改进方案,引入自适应论改进了传统的势场计算公式,改变了粒子运动中对各个方向的障碍物的斥力系数,找到最适合不同地图系数的最优路径,仿真
无线电工程 2017年5期2017-04-25
- 改进的势场蚁群算法的移动机器人路径规划
能。本文综合人工势场算法和蚁群算法的优点提出人工势场蚁群算法。利用人工势场中的势场力、蚁群算法中机器人与目标位置的距离及势场力启发信息影响系数来重新构造综合启发信息,并以蚁群搜索机制进行全局路径规划。仿真结果表明势场蚁群算法路径规划能找到更优路径和收敛速度更快。1 基本蚁群算法和人工势场算法简介1.1 传统蚁群算法简介蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。假设蚁群中蚂蚁的总数为M,各蚂蚁在栅格环境下移动,并且根据状态转移规则选择下一个栅格,假设在时刻t
计算机工程与应用 2015年22期2015-02-27
- 基于改进人工势场法的AUV路径规划
、蚁群算法、人工势场法及流函数法等[1]。笔者提出一种基于改进人工势场法的AUV路径规划方法。1 人工势场法的基本原理①人工势场法的基本原理为:把AUV当作质点,假设AUV在一个存在复合势场的环境中运行,在此环境中障碍物周围有斥力场,目标点处有引力场[2]。建立关于距离的势函数,AUV所受的力即虚拟的势场力。虚拟的势场力就是势的负梯度[2]。AUV在虚拟的势场力的作用下,从起点绕过障碍物运动到目标点。1.1 势函数设复合势场为U(R),目标点引力场为Ua(
化工自动化及仪表 2014年12期2014-08-02
- 基于势理论的城镇化进程中人口迁移研究
论,提出了“人口势场”概念,分析了人口迁移中的问题,探索了促进富余人口迁移的措施。关键词:城镇化 人口迁移 势场城镇化是当今世界上重要的社会、经济现象之一。1867 年西班牙工程师塞罗达在《城镇化基本理论》一书中首先使用了 urbanization 的概念。Tisdale(1942)就认为城镇化概念之一就是城市人口由农村到城市的集中过程,表现为城市人口比例的增加。城改革开放以来,我国的城镇化进程明显加快,城镇化导致了大量的农村人口迁移到城市中。在国外,很多
商业经济研究 2014年5期2014-03-04
- 基于弹性绳理论的自主车辆防碰撞的路径规划*
4]中提出的人工势场理论和弹性绳理论最早运用于机器人领域,文献[5]和文献[6]中加以改进运用到自主车辆路径规划领域,并成功实现了在低风险路况下动态车辆的避障路径规划算法。为扩大障碍车势场的作用范围,作者曾对影响避障路径生成的几个因素,即障碍车引导势场的形状、引导势场因子、弹性绳刚度和主车速度进行了探讨,结果表明弹性绳刚度和主车车速的影响最大,然后是引导势场因子,而引导势场形状的影响最小[7]。本文中在先前研究和文献[6]算法的基础上,分别在障碍车的前后增
汽车工程 2014年10期2014-02-27
- 基于改进的人工势场法的机器人避障控制及其MATLAB实现
虚拟结构法、人工势场法等.文献[1]中提出了一种采用分层的时空表和时间控制器的多机器人编队方法,解决了机器人间的协调协作问题,使多机器人编队系统具有较强的环境自适应能力.但方法缺乏对于编队避障方法的论述.文献[2]中提出了基于领航者-跟随者的编队及避障法,通过一个总势场进行编队控制和避障,算法简单,利用此法能够顺利通过狭窄通道、静态障碍物和动态障碍物,并在避障后恢复队形,顺利到达目标.但是,随着移动机器人数量的增加和环境复杂程度的增加,总势场函数变得复杂,
上海理工大学学报 2013年5期2013-10-10
- 对话教学的生态势场与反应方式
识对话教学的生态势场,探究生态势场的反应方式与效应。对话教学有两个不同的生态势场:一个是原生态势场;另一个是再生态势场。两个生态势场有着各自的势场反应方式与效应。一、原生态势场在初始对话(读者首次阅读文本)中,凭借作者(对话中的倾述个体)在文本中的倾述和读者(对话中的接受个体)自身的倾听和感悟,文本的信息内容、审美体验及表达方法等以初始的状态形成于读者的意识形态。这种由文本在第一阅读时间里使接受个体形成的生成状态叫做对话教学的原生态。孕育并产生对话教学原生
中学语文 2013年31期2013-08-15