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传统人工势场法算法改进的研究

热度0票  浏览85次 时间:2020年5月11日 15:58
姜海谍
(西安工程大学 陕西 西安 710048)
摘 要:虽然人工势场方法具有简单的结构和计算量小,它也有一定的缺陷。深入分析,提出一种新方法来解决路径规划时出现的问题(不能准确到达预定点、存在局部极小点区域)。通过改变斥力场影响范围,使机器人成功到达预定点。增加引诱点的方式来解决极小点问题,通过引诱点将机器人带出极小区域,打破极小点处的受力平衡,抵达预定点。从而规划处更快,更好的路线。
关键词:人工势场法;局部路径规划;引诱点;极小点区域中图分类号:TP301.6 国家标准学科分类代码:520.6040引言路径规划中的人工势场法是将机器人的运动环境模拟成受力场,有斥力磁场和引力磁场。阻碍物产生斥力场,预定点产生引力场,机器人在阻碍物和预定点的模拟力场下到达预定点。它是路径规划法中比较成熟的一种。与此同时,人工势场方法也有不足之处。预定点是靠近阻碍物时,机器人受到的斥力大于引力,导致目标不可达问题;当机器人受到的合力为零时,容易在局部极小区域徘徊,出现目标不可达现象。
改进后的人工势场法 [3-6] ,通过改变斥力场的影响域,解决阻碍物离预定点太近导致的无法准确到位问题。并且加入引诱点,通过引诱点的引力场来打破局部极小点的平衡 [7-8] 。
1传统人工势场法介绍
机器人在模拟环境中受力情况如图1所示
图1 机器人受力情况
其中F1为吸引力;F2为阻碍物具有的斥力;
F为机器人所受的合力,决定着机器人运动的方向。
引力场函数为: (1)
其中,U1(Q)代表Q点处的引力场;K为增益系数;Qg为预定点;Q为机器人坐标。
由于引力函数是引力场函数的负梯度,则引力F1表示为(2)斥力场函数为 (3)
其中,U2(Q)为Q点处的斥力场;η 为斥力场的增益系数;P1为机器人到阻碍物的距离;P0为阻碍物的斥力影响域,当p1>p0时机器人的运动不受阻碍物影响。
斥力为斥力场函数的负梯度:
(3)
其中,U2(Q)代表Q点处的斥力场;
则机器人所受合力F为 (5)
2传统人工势场法局限性
2.1目标不可达
当预定点靠近阻碍物时,机器人在附近有阻碍物的预定点时,虚拟斥力会越来越大,同时受到的引力越来越小,机器人会在某一时刻受力平衡,此时可能会导致机器人一直在预定点附近徘徊,无法完成任务。如图2所示2.2局部极小点 [9] 的问题在阻碍物比较多的情况下,此时作用在机器人的斥力,大小方向各不相同。当机器人在某一点所受到的斥力和引力的大小相等且方向相反时,出现受力平衡的情况,机器人可能会出现前后摆动围绕预定点调整位置或停滞。如图3所示图2 图33传统人工势场法的改进
3.1 改进目标不可达问题
通过改进的排斥场功能,当机器人接近的预定点时,排斥场接近零要达到的目标。添加机器人与预定点的相对位置(Q-Qg),形成新的斥力场函数。
(6)
与之前相比,机器人接近预定点时, (Q-Qg)差值减少,从而减弱斥力场的影响范围,保证预定点的势能最小。
3.2 改进局部最小点问题
通过增加引诱点的方式来解决局部极小点问题,通过引诱点将机器人引出局部极小区域,打破局部极小点处的受力平衡,抵达预定点。如图4所示引诱点的布置。
图4 引诱点的示意图
4仿真实验
4.1目标不可达的仿真
起始点为(0,0)目标点为(10,10),图5与图6 分别是传统算法与改进后的效果图。
图5 未能抵达目标点(10,10) 图6 成功到达目标点(10,10)4.2局部最小点问题的仿真通过加入引诱点,将机器人从极小点区域带出来,到达预定点坐标(4,8),如图7,图8所示。
图7 未加引诱点(无法到达目标点(4,8))
图8 加入引诱点,达到 目标点(4,8)
5结论
本文通过改变斥力场的影响域,完成线路规划;通过增加引诱点的方式来解决极小点问题,通过引诱点将机器人带出极小点区域,打破极小点处的受力平衡,抵达预定点。最后仿真验证了改进的人工势场法 [10] 可以解决存在的问题,更好的完成路径规划,完成任务。■



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