基于改进人工势场法的机器人路径规划.pdf

【基于改进人工势场法的机器人路径规划】 在机器人领域，路径规划是一项核心技术，它涉及到如何让机器人在复杂的环境中安全、高效地从起点到达目标点。传统的路径规划方法包括了距离转换法、构型空间法、拓扑法等，但这些方法在处理实时性要求高或环境变化大的场景时可能会显得力不从心。人工势场法（Artificial Potential Field，APF）作为一种直观且快速的路径规划策略，被广泛应用于机器人避障和路径规划。 人工势场法的基本思想是构建一个由引力场和斥力场组成的势场模型。引力场模拟机器人向目标点的趋向性，斥力场则反映机器人避开障碍物的倾向。然而，传统的人工势场法存在两个主要问题：目标不可达和局部最小值陷阱。目标不可达是指由于斥力场过于强烈，可能导致机器人无法接近目标点；局部最小值陷阱则是机器人可能陷入一个局部最小势能区域，无法找到通向目标的路径。 针对这些问题，该文章提出了基于改进人工势场法的路径规划策略。作者重新构建了引力和斥力函数，以优化势场的分布，降低陷入局部最小值的可能性。引入了运动因子，这可以增强机器人的动态响应能力，帮助其从局部最小值区域逃脱。通过这种方式，改进后的算法提高了路径规划的有效性和鲁棒性。 在仿真测试中，改进的人工势场法表现出色，机器人能够顺利跳出局部最小值点，并找到相对较短的路径。这种方法对于解决复杂环境下的机器人避障问题尤为有效，验证了其在实际应用中的可行性。 此外，文章还引用了蒋新松的观点，强调路径规划在移动机器人自主导航中的重要地位，以及根据环境信息的不同，路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划通常需要预先获取完整的环境信息，而局部路径规划则依赖于实时的传感器数据。 改进人工势场法为解决机器人路径规划中的挑战提供了一种新的思路，它结合了引力和斥力的优化以及动态调整，增强了机器人的避障和寻路能力。这种方法在复杂环境中的应用前景广阔，对于提升机器人自主导航系统的性能有着积极的意义。