逃离传统势场法局部稳定点策略

发布时间：2021-09-24 12:30

　　针对传统人工势场法在复杂环境下容易陷入局部最优的状态,论文提出一种时间周期距离检测方法,检测传统势场是否陷入局部稳定点。并结合传统势场方法,提出建立一种局部稳定区域栅格地图的方式,通过栅格地图下运用启发式搜索算法搜寻路径,最终可使得移动机器人逃离局部稳定区域。论文提出一种新型的混合算法规划方式,在整体路径规划上采取传统势场势场方法,局部稳定区域,通过周期距离检测方法结合栅格建模启发式搜索逃离稳定点。 

【文章来源】：计算机与数字工程. 2019,47(04)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

引力势场分布图

ob>ρo（4）传统势场法根据传感器装置不断检测机器人与障碍物和目标点的距离信息，并通过人工势场算法转化为引力和斥力进行规划。人工势场在合力为零或者复制环境中移动机器人可能会陷入局部最优稳定区域无法逃离。本文通过周期距离检测方式，检测局部稳定区域，并结合人工势场参数，建立合适栅格模型运用启发式搜索算法进行逃离。3扫描周期距离检测稳定区域人工势场是根据力的作用导向目标点。因此会存在合力为零状态。常见的陷入局部最优有三种状态如图3~图5所示。机器人障碍物目标点图3单障碍物陷入局部最优图示机器人障碍物目标点Frep1FrepFrep4FattFrep3Frep2图4多障碍作用下陷入局部最优状态目标点机器人图5复杂障碍物下陷入局部稳定区域如图3中，由于移动机器人和障碍物、目标点都在同一延长线上，此时会在某一位置下合力为零。图4多障碍物状态下在某一位置区域，多障碍824耿双乐等：逃离传统势场法局部稳定点策略

瞥∷?法转化为引力和斥力进行规划。人工势场在合力为零或者复制环境中移动机器人可能会陷入局部最优稳定区域无法逃离。本文通过周期距离检测方式，检测局部稳定区域，并结合人工势场参数，建立合适栅格模型运用启发式搜索算法进行逃离。3扫描周期距离检测稳定区域人工势场是根据力的作用导向目标点。因此会存在合力为零状态。常见的陷入局部最优有三种状态如图3~图5所示。机器人障碍物目标点图3单障碍物陷入局部最优图示机器人障碍物目标点Frep1FrepFrep4FattFrep3Frep2图4多障碍作用下陷入局部最优状态目标点机器人图5复杂障碍物下陷入局部稳定区域如图3中，由于移动机器人和障碍物、目标点都在同一延长线上，此时会在某一位置下合力为零。图4多障碍物状态下在某一位置区域，多障碍824耿双乐等：逃离传统势场法局部稳定点策略

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3407755